Устойчивость разбиения данных на интервалы в задачах распознавания и поиск скрытых закономерностей
Автор: Згуральская Екатерина Николаевна
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4-3 т.20, 2018 года.
Бесплатный доступ
Большую роль для совершенствования цифровых технологий в научной, производственной и социальной сферах имеет поиск новых знаний, содержащихся в базах и хранилищах данных в форме скрытых закономерностей. В данной работе для выявления скрытых закономерностей при распознавании объектов рассматривается метод разбиения значений признаков на непересекающиеся интервалы. В качестве критерия качества предлагается использовать значение показателя устойчивости разбиения исходных и латентных признаков на интервалы.
Скрытые закономерности, устойчивость разбиения на интервалы, интеллектуальный анализ данных
Короткий адрес: https://sciup.org/148312505
IDR: 148312505
Список литературы Устойчивость разбиения данных на интервалы в задачах распознавания и поиск скрытых закономерностей
- Обучение распознаванию образов без переобучения / Н.Г. Загоруйко, О.А., Кутненко А.О. Зырянов, Д.А. Леванов // Машинное обучение и анализ данных. 2014. Т. 1. № 7. С. 891-901.
- Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. Мир. 1976. - 512 с.
- Саидов Д.Ю. Информационные модели на основе нелинейных преобразований признакового пространства в задачах распознавания: дис. … докт. философии по физ.-мат. наукам. Ташкент, 2017. 104 с.
- Згуральская Е.Н. Поиск закономерностей по значениям количественных признаков с помощью детерминистических критериев разбиения на интервалы // Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. Материалы 3-й научно-практической internet-конференции. г. Тольяти 2014. С. 199-203.
- Data & Knowledge Engineering 44 (2003) 109-138. UCI repository of machine learning databases. URL: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog (дата обращения 14.09.2018)
