Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
Актуальное современное направление, связанное с извлечением знаний из данных, во многом является применением методов классификации и распознавания образов. Традиционная постановка задачи классификации предполагает представление данных в виде множества вещественных векторов. В то же время, для мног...
Збережено в:
| Дата: | 2008 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2008
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/2152 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами / Д.В. Жора // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 703-712. — Бібліогр.: 10 назв. — рус. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Актуальное современное направление, связанное с извлечением знаний из данных, во многом является применением методов
классификации и распознавания образов. Традиционная постановка задачи классификации предполагает представление данных в
виде множества вещественных векторов. В то же время, для многих практических задач такая постановка не является адекватной. В
данной работе рассматривается применение классификатора со случайными подпространствами для решения задач с неполными
данными и категориальными атрибутами. Предлагаются алгоритмы кластеризации и распределенного анализа данных. |
|---|