Кластерный анализ
Визуальная кластеризация. Качество разбиения исходного множества стран методами раздельного и иерархического кластерного анализа. Кластеризация лиц Квасова, "звездные диаграммы". Расстояние между кластерами (квадраты расстояний над главной диагональю).
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Информатика |
| Вид | лабораторная работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Квасова Полина |
| Дата добавления | 01.02.2015 |
| Размер файла | 59,1 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 без обучения и кластерный анализ. Расстояние между кластерами. Функционалы качества разбиения. Иерархические кластерные процедуры. Дискриминантный анализ. Решение задач дискриминантного анализа в системе компьютерной математики Mathcad.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.09.2012Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.
лабораторная работа [998,9 K], добавлен 25.11.2014Роль 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 01.07.2017Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.
лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010Анализ 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 22.10.2012Методы обработки растровых изображений (кластеризация, пороговая и интерактивная сегментация). Разработка программного модуля для системы мониторинга биосферы и дистанционного зондирования. Создание пользовательского интерфейса программного модуля.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 29.04.2015Основы 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 10.07.2017Содержание исходного набора данных. Основные причины возникновения выбросов. Главные алгоритмы кластеризации. Обработка и очистка файла. Описание его полей. Прямоугольная вещественнозначная матрица. Метрика Минковского. Математическое определение объекта.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 25.10.2016Структурная диаграмма программного модуля. Нахождение суммы элементов, находящихся над главной диагональю. Реализация программного модуля: код программы; описание использованных операторов и функций. Особенности тестирования программного модуля.
курсовая работа [146,6 K], добавлен 01.09.2010Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017
