2025-02-23T13:38:15-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-2152%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T13:38:15-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-2152%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T13:38:15-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T13:38:15-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
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...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут програмних систем НАН України
2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/2152 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| 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 |