лабораторная работа Изучение методов интеллектуального анализа данных в среде Statgraphics: кластерный анализ, компонентный анализ
Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | лабораторная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.11.2014 |
| Размер файла | 998,9 K |
Подобные документы
Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.
курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017Методы анализа данных, применяемые в диагностике. Кластерный анализ, иерархическая группировка. Система статистического анализа, язык программирования, интерфейс для связи. Установка для контроля сварных соединений. Векторы классификации для измерений.
дипломная работа [769,3 K], добавлен 03.01.2014Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Анализ исходных данных. Определение структуры модуля для работы файлом. Разработка объектно-ориентированного приложения, использующего массив объектов, в среде Delphi. Модульная структура программного комплекса. Процедура сортировки методом вставки.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 20.09.2014Анализ информационной системы "Бурятия.INFO". Построение функциональной модели "Как надо", диаграммы прецедентов, диаграммы последовательности действий, диаграммы классов. Разработка программного приложения в интегрированной среде Intellij IDEA.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 13.04.2014Обзор разнообразных методов теории линейных систем: методов корреляционного и регрессионного анализа, косинор-анализа. Особенности применения факторного анализа. Программная реализация метода главных компонент. Разработка нелинейных регрессионных моделей.
дипломная работа [390,2 K], добавлен 03.09.2016
