Восстановление пропущенных наблюдений при классификации объектов
Автор: Алексеева Венера Арифзяновна, Донцова Юлия Сергеевна, Клячкин Владимир Николаевич
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Статья в выпуске: 6-2 т.16, 2014 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача классификации объектов, при которой часть исходной информации утрачена, и ее необходимо восстановить. Исследуется эффективность различных методов восстановления пропущенных наблюдений. Проводится сравнительный анализ эффективности 4 методов восстановления нечисловых данных при классификации объектов.
Восстановление, наблюдение, классификация, объект, моделирование
Короткий адрес: https://sciup.org/148203541
IDR: 148203541
Список литературы Восстановление пропущенных наблюдений при классификации объектов
- Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных/С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. -М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
- Злоба, Е. Статистические методы восстановления пропущенных данных/Е. Злоба, И. Яцкие//Computer Modelling & New Technologies. 2002. Vol. 6, № 1. P. 51-61.
- Снитюк, В.Е. Эволюционный метод восстановления пропусков в данных//Сборник трудов междунар. конф. «Интеллектуальный анализ информации». -Киев: 2006. С. 262-271.
- Шепелева, М.В. Модели кредитного и поведенческого скоринга. http://www.masters.donntu.edu.ua/2006/kita/shepeleva/library/metod%20scoring.pdf
- Chen, G.G. Bound and collapse bayesian reject inference when data are missing not at random/G.G. Chen, T. Astebro//Mathematical Approaches to Credit Risk Management. Conference Proceedings, Banff International Research Station for Mathematical Innovation and Discovery. 2003. 205 p.
- Клячкин, В.Н. Сравнительный анализ точности нелинейных моделей при прогнозировании состояния системы на основе марковской цепи/В.Н. Клячкин, Ю.С. Донцова//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013. Т. 15. № 4(4). С. 924-927.
Статья научная
