Robust Linear Dimensionality Reduction
A novel family of data-driven linear transformations, aimed at finding low dimensional embeddings of multivariate data, in a way that optimally preserves the structure of the data. The PCA and Fisher’s LDA are the special members in this transformation.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | английский |
| Дата добавления | 08.02.2013 |
| Размер файла | 795,5 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
Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Non-reference image quality measures. Blur as an important factor in its perception. Determination of the intensity of each segment. Research design, data collecting, image markup. Linear regression with known target variable. Comparing feature weights.
дипломная работа [934,5 K], добавлен 23.12.2015Історія виникнення комерційних додатків для комп'ютеризації повсякденних ділових операцій. Загальні відомості про сховища даних, їх основні характеристики. Класифікація сховищ інформації, компоненти їх архітектури, технології та засоби використання.
реферат [373,9 K], добавлен 10.09.2014Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Определение программы управления корпоративными данными, ее цели и предпосылки внедрения. Обеспечение качества данных. Использование аналитических инструментов на базе технологий Big Data и Smart Data. Фреймворк управления корпоративными данными.
курсовая работа [913,0 K], добавлен 24.08.2017Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Методика и основные этапы построения модели бизнес-процессов верхнего уровня исследуемого предприятия, его организационной структуры, классификатора. Разработка модели бизнес-процесса в IDEF0 и в нотации процедуры, применением Erwin Data Modeler.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 01.12.2013Изучение возможностей AllFusion ERwin Data Modeler и проектирование реляционной базы данных (БД) "Санатория" на основе методологии IDEF1x. Определение предметной области, основных сущностей базы, их первичных ключей и атрибутов и связи между ними.
лабораторная работа [197,5 K], добавлен 10.11.2009Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Характеристика та класифікація CASE-засобів, технологія їх впровадження. Структура і функції CASE-засобу Silverrun. Переваги, результати застосування та ключові функції CA ERwin Data Modeler. Проектування роботи інтернет-магазину за допомогою UML-діаграм.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 07.02.2016Задание свойств материала Engineering Data. Интерфейс профиля Mechanical. Команды меню и инструменты для быстрого доступа к командам. Способ создания моделей: выдавливанием, вращением, перемещением, по сечениям. Использование конструктивных точек.
презентация [5,6 M], добавлен 07.03.2013Web Forum - class of applications for communication site visitors. Planning of such database that to contain all information about an user is the name, last name, address, number of reports and their content, information about an user and his friends.
отчет по практике [1,4 M], добавлен 19.03.2014Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013Анализ предметной области "строительная фирма". Обоснование прикладного программного обеспечения (CA ERwin Data Modeler) для моделирования процессов. Структурно-функциональная модель "Как есть" и "Как надо". Реализация модели помощью средств BPWin.
курсовая работа [539,5 K], добавлен 10.06.2014
