Details

Title Исследование методов классификации на базе меры конкурентного сходства: бакалаврская работа: 02.03.03
Creators Мельников Евгений Владимирович
Scientific adviser Туральчук Константин Анатольевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint Санкт-Петербург, 2016
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects интеллектуальный анализ данных ; функция конкурентного сходства ; классификация данных ; алгоритм FRiS-Stolp ; data mining ; function of rival similarity ; FRiS-Stolp algorithm ; construction of a decision rule ; classification of data
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 02.03.03
Speciality group (FGOS) 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI 10.18720/SPBPU/2/v16-1110
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\32869
Record create date 9/19/2016

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Тема бакалаврской работы относится к области интеллектуального анализа данных, занимающейся изучением методов классификации данных. Исследованы основные этапы интеллектуального анализа данных, а также методы классификации на базе меры конкурентного сходства. Изучены принципы сравнения объектов в признаковом пространстве размерности Rn. Разработана программа, основанная на алгоритме FRiS-Stolp, предназначенная для построения решающего правила. Проведены сравнения результатов работы программы с имеющимся аналогом классификации данных - методом k ближайших соседей (kNN), на наборах данных с различным числом объектов, показателей и различными типами.

This bachelor's work subject is devoted to the domain of data mining studying data classification methods. Stages of data mining and methods of classification based on function of rival similarity are studied. Principles of object comparison in Rn space dimension are analyzed. The program for a decision rule creation based on FRiS-Stolp algorithm is developed. Comparisons of a similar method of classification, kNN method, with FRiS-Stolp method are carried out on different dataset types.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 162 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics