Добавил:
Studfiles2
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методы анализа больших массивов данных / BMD
.DOCДвоенко С.Д. Методы анализа БМД
министерство образования рф
тульский государственный университет
кафедра автоматики и телемеханики
С.Д. Двоенко
Конспект лекций
по курсу
«методы анализа больших массивов данных»
дневного обучения
тула 2001
содержание
-
Введение в анализ данных
-
Проблема обработки данных
-
Матрица данных
-
Гипотезы компактности и скрытых факторов
-
Структура матрицы данных и задачи обработки
-
Матрица объект-объект и признак-признак. Расстояние и близость
-
Измерение признаков
-
Отношения и их представление
-
Основные проблемы измерений
-
Основные типы шкал
-
Проблема адекватности
-
-
Основы анализа связей
-
Предположение о природе связи
-
Нормальное распределение
-
Корреляционная матрица и ее основные свойства
-
Собственные векторы и собственные числа корреляционной матрицы
-
Приведение корреляционной матрицы к диагональной форме
-
Геометрическая интерпретация главных компонент на плоскости
-
Модель главных компонент
-
Приближенное вычисление собственных чисел и векторов корреляционной матрицы
-
Понятие об измерении связи между качественными признаками. Статистический подход
-
Теоретико-информационный подход
-
Проблема интерпретации значений коэффициентов связи
-
-
Задача факторного анализа
-
Модель факторного анализа
-
Структура факторных уравнений
-
Неоднозначность факторного решения
-
Метод главных факторов
-
Метод центроидных факторов
-
Проблема оценки значений факторов и виды факторных моделей
-
Оценки общностей и вращение факторов
-
Экстремальная группировка признаков (параметров)
-
Алгоритмы экстремальной группировки
-
-
Задачи классификации и кластер-анализа
-
Постановка задач классификации и кластер-анализа
-
Байесовское решающее правило классификации
-
Вероятности ошибок байесовского классификатора
-
Формирование решающего правила как обучение распознаванию образов
-
Восстановление плотностей распределения классов
-
Восстановление функций степени достоверности
-
Минимизация среднего риска
-
Линейные разделяющие функции
-
Область решений линейной разделяющей функции
-
Алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей
-
Алгоритм построения оптимальной разделяющей гиперплоскости
-
Алгоритмы кластер-анализа
-