Отрывок: Следовательно, ( ) { }7100 3 x,...,x,xS = и ( ) { }19981 3 x,...,x,xS = . Шаг 3. Коррекция центров кластеров: ( ) ( ) ( )       =+++== ∑ ∈ 131 251 8 113 110 30 0 0 . . x...xxx N M Sx , ( ) ( ) ( )       =+++== ∑ ∈ 337 677 12 113 19109 31 1 1 . . x...xxx N M Sx . Шаг 4. Так как ( ) ( )23 kk MM ≠ ( )21,k = , то , то • увеличивается номер итерации 4=r и • производится возврат к шагу 2. Шаг 2. Получаем те же результаты, что и на предыдущей ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБаврина А. Ю.ru
dc.contributor.authorМясников В. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки РФru
dc.contributor.authorСамарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева (национальный исследовательский университет)ru
dc.coverage.spatialкритерии кластеризацииru
dc.coverage.spatialMATHCADru
dc.coverage.spatialпростой алгоритм выделения кластеровru
dc.coverage.spatialалгоритм максиминного расстоянияru
dc.date.issued2010ru
dc.identifierRU/НТБ СГАУ/WALL/004/А 224-917104ru
dc.identifier.citationАвтоматическая классификация [Электронный ресурс] : электрон. метод. указания к лаб. работе № 4 / М-во образования и науки РФ, Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева (нац. исслед. ун-т) ; [сост. А. Ю. Баврина, В. В. Мясников]. - Самара, 2010. - on-lineru
dc.description.abstractИспользуемые программы: Adobe Acrobat.ru
dc.description.abstractВ лабораторной работе № 4 по дисциплине «Математические методы распознавания образов и понимания изображений» изучаются методы автоматической классификации. Рассматривается постановка алгоритма автоматической классификации, меры сходства, критерии класru
dc.description.abstractТруды сотрудников СГАУ (электрон. версия).ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 338 Кбайт)ru
dc.language.isorusru
dc.relation.isformatofАвтоматическая классификация [Электронный ресурс] : электрон. метод. указания к лаб. работе № 4ru
dc.titleАвтоматическая классификацияru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.09ru
dc.subject.udc004.932(075)ru
dc.textpartСледовательно, ( ) { }7100 3 x,...,x,xS = и ( ) { }19981 3 x,...,x,xS = . Шаг 3. Коррекция центров кластеров: ( ) ( ) ( )       =+++== ∑ ∈ 131 251 8 113 110 30 0 0 . . x...xxx N M Sx , ( ) ( ) ( )       =+++== ∑ ∈ 337 677 12 113 19109 31 1 1 . . x...xxx N M Sx . Шаг 4. Так как ( ) ( )23 kk MM ≠ ( )21,k = , то , то • увеличивается номер итерации 4=r и • производится возврат к шагу 2. Шаг 2. Получаем те же результаты, что и на предыдущей ...-
Располагается в коллекциях: Методические издания

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Баврина А.Ю. Автоматическая классификация.pdffrom 1C338.81 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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