Отрывок: Процедура, описанная выше, со всеми «неразмеченными» векторами повторяется циклически. Разбиение на подпространства продолжается до тех пор, пока все вектора не окажутся в любом из подпространств. На этапе распознавания при определенном решающем правиле, векторближайший к одному из образованных описанным способом подклассов, считается принадлежащим исходному классу. ...
Название : Сегментация персональных данных с использованием показателя сопряженности
Другие названия : Personal data segmentation based on conjugation index usage
Авторы/Редакторы : Жердев, Д.А.
Хрипунов, П.В.
Zherdev, D.A.
Hripunov, P.V.
Ключевые слова : clustering
data analyse
data mining
Дата публикации : 2018
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Жердев Д.А. Сегментация персональных данных с использованием показателя сопряженности / Жердев Д.А., Хрипунов П.В. // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.2799-2802
Аннотация : В работе рассматривается возможность применения метода обработки персональных данных и выявлений сходства записей на основе разделения большой базы данных на подклассы. Для решения поставленной задачи нами используется показатель сопряженности. Данный показатель демонстрирует свою эффективность как при решении задачи распознавания, так и при решении задачи кластеризации данных. The paper proposes a method for processing personal data that allows them to be divided into many segments or classes. The customer database is used as the source data. We use the indicator of conjugacy that has already proved the effectiveness in both recognition and clustering of data problems.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Segmentaciya-personalnyh-dannyh-s-ispolzovaniem-pokazatelya-sopryazhennosti-69605
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20180518\69605
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper_377.pdfосновная статья161.58 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



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