Отрывок: Максимальное значение будет «лидером», в данном случае это С0. Если С0 – C1 ≥ γ, то признак в новом пространстве принимает значение, равное 1. При γ = 2 новый признак принимает значение 1, а при γ = 5 — 0. Если в строке лидера нет, то записываем прочерк (отказ от распознавания по данному признаку для данного объекта). Другими словами, параметр γ определяет степень доверия к сложному признаку. Пусть γ = 2. Тогда получаются следующие значения (рисунок 11) [1]. Рисунок 11 – Значени...
Название : Кластерный анализ в пространстве сложных признаков
Авторы/Редакторы : Солдатова К. Ю.
Севостьянова В. В.
Министерство образования и науки России
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Естественнонаучный институт
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Солдатова, К. Ю. Кластерный анализ в пространстве сложных признаков : вып. квалификац. работа по спец. 10.05.01 "Компьютерная безопасность" (уровень специалитет). - Текст : электронный / К. Ю. Солдатова ; рук. работы В. В. Севостьянова ; Минобрнауки России, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак-т, Каф. алгебры и геометрии. - Самара, 2022. - 1 файл (700,87 Кб)
Аннотация : Проанализирован метод кластеризации, основанный на понятии ноль-информации по Хартли.Разработана программная реализация алгоритма прогнозирования наоснове данных кластеризации для оценки рисков информационнойбезопасности.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Klasternyi-analiz-v-prostranstve-slozhnyh-priznakov-96547
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20220304112223
Ключевые слова: информационная безопасность
информация по Хартли
кластеризация данных
кластерный анализ
оценка рисков
прогнозирование по косвенным признакам
сложные признаки
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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