KhNUIAIR(Institutional Repository of KhNUIA) ISSN 2524-0501

Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных

Show simple item record

dc.contributor.author Бодянский, Е. В.
dc.contributor.author Струков, В. М.
dc.contributor.author Узлов, Д. Ю.
dc.contributor.author Bodyanskiy, Ye. V.
dc.contributor.author Strukov, V. M.
dc.contributor.author Uzlov, D. J.
dc.contributor.author Бодянський, Є. В.
dc.contributor.author Струков, В. М.
dc.contributor.author Узлов, Д. Ю.
dc.contributor.author http://orcid.org/0000-0003-4722-3159
dc.date.accessioned 2019-01-04T08:06:15Z
dc.date.available 2019-01-04T08:06:15Z
dc.date.issued 2016-12
dc.identifier.uri http://dspace.univd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4326
dc.description Бодянский 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.abstract Стаття 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.language.iso other uk_UA
dc.publisher Управляющие системы и машины. - 2016. - № 6. - С. 67-72 uk_UA
dc.subject Data Mining uk_UA
dc.subject багатовимірні об’єкти uk_UA
dc.subject кластеризація uk_UA
dc.subject класифікація uk_UA
dc.subject шкала вимірів uk_UA
dc.subject кількісна метрика uk_UA
dc.subject категоріальна метрика uk_UA
dc.subject рангова метрика uk_UA
dc.subject Data Mining uk_UA
dc.subject multidimensional objects uk_UA
dc.subject clustering uk_UA
dc.subject classification uk_UA
dc.subject measurement scales uk_UA
dc.subject numerical metric uk_UA
dc.subject categorial metric uk_UA
dc.subject rank metric uk_UA
dc.subject Data Mining uk_UA
dc.subject многомерные объекты uk_UA
dc.subject кластеризация uk_UA
dc.subject классификация uk_UA
dc.subject шкала измерений uk_UA
dc.subject количественная метрика uk_UA
dc.subject категориальная метрика uk_UA
dc.subject ранговая метрика uk_UA
dc.title Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных uk_UA
dc.type Article uk_UA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account