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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Управляющие системы и машины
Datum:2011
Hauptverfasser: Васильев, В.И., Эш, С.Н.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82930
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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
_version_ 1862689252617224192
author Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
author_facet Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
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.
collection DSpace DC
container_title Управляющие системы и машины
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.
first_indexed 2025-12-07T16:11:10Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-82930
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0130-5395
language Russian
last_indexed 2025-12-07T16:11:10Z
publishDate 2011
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
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
spellingShingle Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
Васильев, В.И.
Эш, С.Н.
Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
title Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_alt Peculiarities of the Algorithms of Self-Learning and Clasterization
Особливості алгоритмів самонавчання та кластеризації
title_full Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_fullStr Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_full_unstemmed Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_short Особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
title_sort особенности алгоритмов самообучения и кластеризации
topic Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
topic_facet Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82930
work_keys_str_mv AT vasilʹevvi osobennostialgoritmovsamoobučeniâiklasterizacii
AT éšsn osobennostialgoritmovsamoobučeniâiklasterizacii
AT vasilʹevvi peculiaritiesofthealgorithmsofselflearningandclasterization
AT éšsn peculiaritiesofthealgorithmsofselflearningandclasterization
AT vasilʹevvi osoblivostíalgoritmívsamonavčannâtaklasterizacíí
AT éšsn osoblivostíalgoritmívsamonavčannâtaklasterizacíí