Методы кластерного анализа

Понятие, задачи и области применения техники кластеризации. Классификация и особенности методов многомерного анализа. Построения горизонтальной древовидной диаграммы межгрупповой изменчивости. Разработка алгоритма объединения и интерпретация результатов.

Рубрика Математика
Вид реферат
Язык русский
Дата добавления 05.12.2019
Размер файла 25,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Классификация методов кластеризации и их характеристика. Метод горной кластеризации в Matlab. Возможная область применения кластеризации в различных предметных областях. Математическое описание метода. Пример использования метода на реальных данных.

    реферат [187,0 K], добавлен 28.10.2010

  • Изучение основных вопросов теории графов и области ее применения на практике. Разработка алгоритма кластеризации по предельному расстоянию и построение минимального остовного дерева каждого кластера. Результаты тестирований работы данного алгоритма.

    курсовая работа [362,9 K], добавлен 24.11.2010

  • Теория случайных графов, модели сетей (графы Барабаши-Альберт, Эрдеша-Реньи, Уотса-Строгатса и др.) Разработка ускоренного алгоритма калибровки больших сетей по коэффициенту кластеризации на языке Java в среде Eclipse. Анализ экспериментальных данных.

    дипломная работа [2,0 M], добавлен 19.11.2013

  • Точечное оценивание основных числовых характеристик, функции и плотности распределения компонент многомерного случайного вектора. Статистическая проверка характера распределения. Особенности корреляционного анализа признаков этой математической категории.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 01.10.2013

  • Главная задача спектрального анализа временных рядов. Параметрические и непараметрические методы спектрального анализа. Сущность понятия "временный ряд". График оценки спектральной плотности для окна Дирихле, при центрированном случайном процессе.

    курсовая работа [332,8 K], добавлен 17.09.2009

  • Общее понятие о дисперсионном анализе, его сущность и значение. Использование INTERNET и компьютера для проведения дисперсионного анализа, особенности работы в среде MS Excel. Примеры применения однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа.

    курсовая работа [820,4 K], добавлен 17.02.2013

  • Изучение прямых методов решения вариационных и краевых задач математического анализа. Основные идеи методов Ритца и Галеркина для нахождения приближенного обобщенного решения задачи минимизации функционала. Особенности, сходство и отличие данных методов.

    презентация [187,9 K], добавлен 30.10.2013

  • Понятие доверительного интервала, сущность и определение критерия согласия Пирсона. Особенности точечного оценивания неизвестных параметров, основные требования к оценкам и статистикам. Характеристика классической линейной модели регрессионного анализа.

    дипломная работа [440,4 K], добавлен 23.07.2013

  • Математические методы распознавания (классификации с учителем) и прогноза. Кластеризация как поиск оптимального разбиения и покрытия. Алгоритмы распознавания и интеллектуального анализа данных. Области практического применения систем распознавания.

    учебное пособие [2,1 M], добавлен 14.06.2014

  • Предмет вычислительной техники - задачи, которые умеют решать машины. Измерение сложности задачи. Алгоритм сортировки слиянием. Полиномиальные и не полиномиальные задачи. Понятие недетерменированного алгоритма. Графическое представление классификации.

    презентация [277,7 K], добавлен 22.10.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.