Исследование и разработка алгоритмов и программных средств сокращения размерности многомерных данных
Разработка эффективных алгоритмов для сокращения размерности данных. Обзор принципов работы: метод главных компонент, ядерный метод главных компонент, метод многомерного шкалирования, локально-линейного встраивания, метод изометрического отображения.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.04.2018 |
| Размер файла | 166,9 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
Метод 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 29.09.2008Обнаружение аномальных данных в одномерных выборках. Метод D-статистики и Титьена-Мура, графический метод диаграмма "ящик с усами". Описание алгоритмов верификации данных. Руководство для программиста. Анализ данных на основе критерия D-статистики.
курсовая работа [938,4 K], добавлен 24.06.2013Исследование асимптотической временной сложности решения шахматной задачи; разработка наиболее эффективных алгоритмов и структуры данных; аналитическая и экспериментальная оценка методов сокращения перебора в комбинаторных задачах; программная реализация.
курсовая работа [36,6 K], добавлен 25.06.2013Изучение пространственных характеристик АГК и структур НС при обработке ими стохастических сред, подбор алгоритмов. Рекомендаций по использованию разработанных адаптивных алгоритмов с корреляционными методами получения оценок для регрессионных моделей.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 06.05.2011Особенности задач линейного программирования. Симплексный метод решения задач линейного программирования. Обоснование выбора языка, инструментария программирования, перечень идентификаторов и блок-схема алгоритма. Логическая схема работы программы.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 13.08.2011Обработка экспериментальных данных с помощью программных продуктов. Редактирование и оформление электронных табличных расчётов. Метод наименьших квадратов: применение в качестве критерия близости суммы квадратов отклонений заданных и расчетных значений.
курсовая работа [275,5 K], добавлен 07.03.2011Методы и алгоритмы вычисления определенных интегралов: метод трапеций и метод Симпсона (метод парабол). Оформление функции вычисления заданного определённого интеграла на Visual Basic 6.0. Программный код функции. Создание приложения для вычисления.
курсовая работа [483,6 K], добавлен 25.06.2014Основной метод языка С# Main (), его роль в работе программы, варианты написания и ключевые слова. Особенности перегрузки методов, их рекурсивный вызов. Понятие модификаторов доступа, их ключевые функции. Разработка алгоритмов для тематических программ.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 30.05.2015Знакомство с возможностями среды статистических вычислений R для классификации многомерных неоднородных ассиметричных данных. EM алгоритм как общий метод для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров моделей по данным с пропусками.
реферат [449,2 K], добавлен 14.12.2014Анализ характеристик объекта компьютеризации. Разработка структур данных, алгоритмов и программного обеспечения системы управления базой данных. Особенности синтеза структур данных. Разработка алгоритмов системы и оценка результатов тестирования.
курсовая работа [37,0 K], добавлен 07.12.2010
