Отрывок: Один из возможных подходов к определению класса состоит в его понимании как кластера (таксона), то есть компактной в некотором смысле области в признаковом пространстве. В этом случае задача АК является задачей кластер- анализа и представляет собой задачу идентификации групп схожих образов в анализируемом множестве данных (или задачу выделения кластеров)...
Название : Автоматическая классификация [Электронный ресурс] : электрон. метод. указания к лаб. работе № 4
Авторы/Редакторы : Баврина А. Ю.
Мясников В. В.
Министерство образования и науки РФ
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева (национальный исследовательский университет)
Дата публикации : 2010
Аннотация : В лабораторной работе № 4 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы автоматической классификации. Рассматривается постановка алгоритма автоматической классификации, меры сходства, критерии клас
Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия).
Используемые программы: Adobe Acrobat.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Metodicheskie-ukazaniya/Avtomaticheskaya-klassifikaciya-Elektronnyi-resurs-elektron-metod-ukazaniya-k-lab-rabote-4-53188
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/004/А 224-917104
Ключевые слова: MATHCAD
алгоритм максиминного расстояния
критерии кластеризации
простой алгоритм выделения кластеров
Располагается в коллекциях: Методические указания

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Баврина А.Ю. Автоматическая классификация.pdffrom 1C338.81 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



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