Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБодянский, Е. В.
dc.contributor.authorСтруков, В. М.
dc.contributor.authorУзлов, Д. Ю.
dc.contributor.authorBodyanskiy, Ye. V.
dc.contributor.authorStrukov, V. M.
dc.contributor.authorUzlov, D. J.
dc.contributor.authorБодянський, Є. В.
dc.contributor.authorСтруков, В. М.
dc.contributor.authorУзлов, Д. Ю.
dc.contributor.authorhttp://orcid.org/0000-0003-4722-3159
dc.date.accessioned2019-01-04T08:06:15Z
dc.date.available2019-01-04T08:06:15Z
dc.date.issued2016-12
dc.descriptionБодянский Е. В. Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных. / Е. В. Бодянский, В. М. Струков, Д. Ю. Узлов // Управляющие системы и машины. - 2016. - № 6. - С. 67-72.uk_UA
dc.description.abstractСтаття присвячена проблемі оцінки близькості багатовимірних об’єктів, признаки яких вимірюються в різних шкалах, а оброблювані дані мають велику розмірність і в силу різних причин мають пропуски. Запропонований спосіб оцінки близькості таких об’єктів, який дозволяє будувати алгоритми кластеризації, класифікації і асоціації з її використанням та застосовувати при цьому класичні методи. The article is devoted to the problem of proximity estimation of multidimensional objects with different measurement scales properties but processing data are big data and have omissions. The way of such objects proximity estimation is proposed, which enables to build algorithms of clustering, classification and association applying classic methods. Статья посвящена проблеме оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные имеют большую размерность и в силу различных причин содержат пропуски. Предложен способ оценки близости таких объектов, который позволяет строить алгоритмы кластеризации, классификации и ассоциации, основанные на ней, с использованием классических методов.uk_UA
dc.identifier.urihttp://dspace.univd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4326
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherУправляющие системы и машины. - 2016. - № 6. - С. 67-72uk_UA
dc.subjectData Mininguk_UA
dc.subjectбагатовимірні об’єктиuk_UA
dc.subjectкластеризаціяuk_UA
dc.subjectкласифікаціяuk_UA
dc.subjectшкала вимірівuk_UA
dc.subjectкількісна метрикаuk_UA
dc.subjectкатегоріальна метрикаuk_UA
dc.subjectрангова метрикаuk_UA
dc.subjectData Mininguk_UA
dc.subjectmultidimensional objectsuk_UA
dc.subjectclusteringuk_UA
dc.subjectclassificationuk_UA
dc.subjectmeasurement scalesuk_UA
dc.subjectnumerical metricuk_UA
dc.subjectcategorial metricuk_UA
dc.subjectrank metricuk_UA
dc.subjectData Mininguk_UA
dc.subjectмногомерные объектыuk_UA
dc.subjectкластеризацияuk_UA
dc.subjectклассификацияuk_UA
dc.subjectшкала измеренийuk_UA
dc.subjectколичественная метрикаuk_UA
dc.subjectкатегориальная метрикаuk_UA
dc.subjectранговая метрикаuk_UA
dc.titleЗадача оценки близости многомерных объектов анализа данныхuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zadacha_otsenki_blizosti_mnogomernyih_ob'ektov_analiza_dannyih_Bodyanskiy_Strukov_Uzlov_2016.pdf
Розмір:
403.75 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Stattia
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Samoarkhivatsiia vchenykh KhNUVS