Применение факторного и кластерного анализа для выявления показателей, характеризующих турнирные выступления игроков на разных позициях в киберспорте
Анализ статистических показателей, применимых для оценивания выступлений профессиональных киберспортсменов на разных ролях, с помощью кластерного анализа. Факторный анализ путем реализации метода главных компонент и метода максимального правдоподобия.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 18.07.2020 |
| Размер файла | 7,8 M |
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.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Обзор разнообразных методов теории линейных систем: методов корреляционного и регрессионного анализа, косинор-анализа. Особенности применения факторного анализа. Программная реализация метода главных компонент. Разработка нелинейных регрессионных моделей.
дипломная работа [390,2 K], добавлен 03.09.2016Исследование 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 25.11.2014Содержание активного и пассивного методов идентификации динамических объектов. Проведение полного факторного эксперимента, в котором реализуются все возможные сочетания уравнений факторов. Применение метода наименьших квадратов и регрессионного анализа.
контрольная работа [140,1 K], добавлен 05.11.2011Метод главных компонент. Процесс распознавания. Ковариационная матрица, диагональная матрица собственных чисел. Использовании метрики Махаланобиса и Гауссовского распределения для оценки близости изображений. Входные вектора. Библиотека OpenCV.
статья [22,1 K], добавлен 29.09.2008Роль 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 01.07.2017Метод оценки максимального правдоподобия. Основные методы вычисления 95% доверительного интервала. Сознание программы-функции на Matlab для исследования точности оценки параметра экспоненциального распределения методом максимального правдоподобия.
курсовая работа [175,6 K], добавлен 18.05.2014Анализ современного состояния общей проблемы синтеза моделей многофакторного оценивания и подходов к ее решению. Разработка математической модели метода компараторной идентификации модели многофакторного оценивания. Описание генетического алгоритма.
дипломная работа [851,7 K], добавлен 11.09.2012Сущность и основные задачи биомедицинской кибернетики. Особенности текущего момента развития ИТ в области наук о жизни. Применение кластерного анализа в процессе наблюдения за состоянием пациентов. Изучение требований к подготовке врачей-кибернетиков.
презентация [5,1 M], добавлен 08.08.2013Рассмотрение основ проведения корреляционного анализа по исходным данным группы студентов. Построение теоретической и эмпирической линий регрессии; проведение анализа с помощью программы "regres.exe". Представление копий экрана зависимости показателей.
контрольная работа [2,8 M], добавлен 07.06.2014Обозначения и термины, характерные для электрических систем при изложении узлового метода. Создание математической модели данного метода в виде системы алгебраических и трансцендентных уравнений. Структура и листинг программы анализа электрических схем.
отчет по практике [1,0 M], добавлен 29.05.2013