'

ВАРИАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗ ДАННЫХ

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

ВАРИАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗ ДАННЫХ Бауман Е.В.(ВАВТ,ИПУ), Дорофеюк А.А.(ИПУ)


Слайд 1

Задачи структурного (классификационного) анализа данных 1. Классификация. Разбить множество объектов на группы схожих. 2. Группировка параметров. Набор параметров, описывающих систему, необходимо разбить на группы связанных и выделить из каждой группы наиболее существенный параметр. 2


Слайд 2

3. Кусочная аппроксимация. Требуется так разбить пространство входных параметров, чтобы сложная во всем пространстве зависимость выходного параметра от вектора входных была простой в пределах каждой области.


Слайд 3

Постановка задачи. 1). Классифицируемое множество объектов. 2). Класс допустимых классификаций. 3). Критерий качества классификации. 4


Слайд 4

5 1). Классифицируемое множество объектов: 2). Класс допустимых классификаций.


Слайд 5

6 Задача построения размытой классификации 3). Критерий качества классификации.


Слайд 6

Виды функционалов 1. Классификация евклидова пространства с заданным законом распределения где - среднее i-го класса. 7


Слайд 7

2. Экстремальная группировка параметров 8


Слайд 8

3. Кусочно-линейная аппроксимация 9 - пространство входных параметров с заданным законом распределения - выходной параметр.


Слайд 9

Виды размытости классификации 1. Четкая классификация 10


Слайд 10

2. Размытая классификация по Беждеку 11


Слайд 11

12 3. Классификация с размытыми границами


Слайд 12

13 4. Качественная размытая классификация


Слайд 13

5. Классификация с перекрывающимися классами 14


Слайд 14

15 Вид оптимальной классификации


Слайд 15

16 Алгоритм классификации при известном законе распределения (конечная выборка объектов)


Слайд 16

Критерий качества классификации, зависящий от моментов классов 17


Слайд 17

18 Вид оптимальной классификации функционала (1)


Слайд 18

Классификация по бесконечной выборке объектов 19


Слайд 19

Алгоритм 20


Слайд 20

Сходимость алгоритма 21


Слайд 21

Система анализа данных «АНАЛИТИК» Вид обрабатываемых данных. Куб данных - таблица «объекты-параметры», развернутая во времени. Основные модули: предобработки, экстремальной группировки параметров, классификации объектов, анализа множества полученных классификаций, кусочной аппроксимации и рекуррентных алгоритмов. Выдача результатов: в том числе на карту. 22


Слайд 22

Схема обработки данных в системе «АНАЛИТИК» 23


Слайд 23

Развертка куба данных 24


Слайд 24

Предобработка Выбор текущего подкуба данных Создание производных показателей Описательная статистика Выявление выбросов в данных Заполнение пропусков в данных Нормирование данных 25


Слайд 25

Группировка параметров 26


Слайд 26

Классификация объектов 27


Слайд 27

Кусочная аппроксимация 28


Слайд 28

Анализ множества полученных классификаций 29


Слайд 29

Рекуррентные алгоритмы 30


×

HTML:





Ссылка: