Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации

Описан метод автоматической классификации, не требующий предварительного задания числа образов (классов), основанный только на анализе расположения точек смешанной обучающей выборки в выбранном пространстве. Приведен пример применения предложенного метода для решения задач самообучения и кластеризац...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2011
Main Authors: Васильев, В.И., Эш, С.Н.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82930
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации / В.И. Васильев, С.Н. Эш // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 3. — С. 3-8, 46. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-82930
record_format dspace
spelling Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
2015-06-12T06:41:54Z
2015-06-12T06:41:54Z
2011
Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации / В.И. Васильев, С.Н. Эш // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 3. — С. 3-8, 46. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
0130-5395
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82930
519.7:681.3
Описан метод автоматической классификации, не требующий предварительного задания числа образов (классов), основанный только на анализе расположения точек смешанной обучающей выборки в выбранном пространстве. Приведен пример применения предложенного метода для решения задач самообучения и кластеризации.
A method is described of automatic classification without preliminary assignment of number forms (classes), based only on the analysis of the arrangement of the points of the mixed instruction election in the chosen space. An example of the application of the suggested method for solving the problem of self-education and clasterization is presented.
Описано метод автоматичної класифікації, який не потребує попереднього завдання числа образів (класів), основою якого є тільки аналіз розташування точок змішаної навчальної вибірки у вибраному просторі. Наведено приклад застосування запропонованого методу для розв’язання задач самонавчання і кластеризації.
ru
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Управляющие системы и машины
Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
Peculiarities of the Algorithms of Self-Learning and Clasterization
Особливості алгоритмів самонавчання та кластеризації
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
spellingShingle Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
title_short Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_full Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_fullStr Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_full_unstemmed Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_sort особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
author Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
author_facet Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
topic Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
topic_facet Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
publishDate 2011
language Russian
container_title Управляющие системы и машины
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
title_alt Peculiarities of the Algorithms of Self-Learning and Clasterization
Особливості алгоритмів самонавчання та кластеризації
description Описан метод автоматической классификации, не требующий предварительного задания числа образов (классов), основанный только на анализе расположения точек смешанной обучающей выборки в выбранном пространстве. Приведен пример применения предложенного метода для решения задач самообучения и кластеризации. A method is described of automatic classification without preliminary assignment of number forms (classes), based only on the analysis of the arrangement of the points of the mixed instruction election in the chosen space. An example of the application of the suggested method for solving the problem of self-education and clasterization is presented. Описано метод автоматичної класифікації, який не потребує попереднього завдання числа образів (класів), основою якого є тільки аналіз розташування точок змішаної навчальної вибірки у вибраному просторі. Наведено приклад застосування запропонованого методу для розв’язання задач самонавчання і кластеризації.
issn 0130-5395
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82930
citation_txt Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации / В.И. Васильев, С.Н. Эш // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 3. — С. 3-8, 46. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT vasilʹevvi osobennostialgoritmovsamoobučeniâiklasterizacii
AT éšsn osobennostialgoritmovsamoobučeniâiklasterizacii
AT vasilʹevvi peculiaritiesofthealgorithmsofselflearningandclasterization
AT éšsn peculiaritiesofthealgorithmsofselflearningandclasterization
AT vasilʹevvi osoblivostíalgoritmívsamonavčannâtaklasterizacíí
AT éšsn osoblivostíalgoritmívsamonavčannâtaklasterizacíí
first_indexed 2025-12-07T16:11:10Z
last_indexed 2025-12-07T16:11:10Z
_version_ 1850866527977340928