Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Добиться этого можно либо исключив количественные признаки из описания, либо применив отображение их значений в градации номинальных. Искусственный интеллект и науки о данных VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2021) 032362 Для номинальных признаков определен перевод в унифицированную форму для описания объектов через бинарную матрицу. Считается, что на наборе признаков X(n)...

Название :	Использование нелинейных преобразований признаков для поиска скрытых закономерностей в данных
Авторы/Редакторы :	Згуральская Е. Н.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Згуральская, Е. Н. Использование нелинейных преобразований признаков для поиска скрытых закономерностей в данных / Е. Н. Згуральская // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 032362.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466374
Ключевые слова:	анализ данных интервальные методы скрытые закономерности преобразование шкал измерений обобщенные оценки объектов нелинейные преобразования признаков машинное обучение
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.