Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами

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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2008
Автор: Жора, Д.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2008
Теми:
Прикладне програмне забезпечення
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
id irk-123456789-2152
record_format dspace
spelling irk-123456789-21522008-09-15T12:00:26Z Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами Жора, Д.В. Прикладне програмне забезпечення 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. The data mining algorithms is a modern topic in the area of computational intelligence. However, many solutions are based on well-known methods of classification and pattern recognition. For traditional classification task the data are represented as the set of real-valued vectors. At the same time, such approach is not suitable for many practical tasks. This article analyzes the application of random subspace classifier for datasets with missing values and categorical attributes. The clustering and distributed data processing algorithms are suggested. 2008 Article Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами / Д.В. Жора // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 703-712. — Бібліогр.: 10 назв. — рус. 1727-4907 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/2152 ru Інститут програмних систем НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Прикладне програмне забезпечення
Прикладне програмне забезпечення
spellingShingle Прикладне програмне забезпечення
Прикладне програмне забезпечення
Жора, Д.В.
Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
description 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.
format Article
author Жора, Д.В.
author_facet Жора, Д.В.
author_sort Жора, Д.В.
title Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
title_short Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
title_full Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
title_fullStr Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
title_full_unstemmed Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
title_sort практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами
publisher Інститут програмних систем НАН України
publishDate 2008
topic_facet Прикладне програмне забезпечення
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/2152
citation_txt Практические аспекты применения классификатора со случайными подпространствами / Д.В. Жора // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 703-712. — Бібліогр.: 10 назв. — рус.
work_keys_str_mv AT žoradv praktičeskieaspektyprimeneniâklassifikatorasoslučajnymipodprostranstvami
first_indexed 2023-03-24T08:24:22Z
last_indexed 2023-03-24T08:24:22Z
_version_ 1796138966412427264

Схожі ресурси