This shows you the differences between two versions of the page.
courses:data_analysis_and_interpretation:lectures [2019/01/11 09:21] andrey.suchkov |
courses:data_analysis_and_interpretation:lectures [2022/12/10 09:08] |
||
---|---|---|---|
Line 1: | Line 1: | ||
- | ====== Программа ====== | ||
- | - **Введение в анализ данных** | ||
- | - Проблема обработки данных | ||
- | - Матрица данных | ||
- | - Гипотеза компактности и скрытых факторов | ||
- | - Структура матрицы данных и задачи обработки | ||
- | - Матрица объект-объект и признак-признак, расстояние и близость | ||
- | - Изменение признаков | ||
- | - Основные типы шкал | ||
- | - **Классификация данных** | ||
- | - Постановка задачи | ||
- | - Статистические методы классификации | ||
- | - Постановка задачи классификации как статистической задачи при известных вероятностных распределениях | ||
- | - Построение классификации для нормального распределения | ||
- | - Числовые примеры | ||
- | - Оценка качества классификации | ||
- | - Классификация на основе оценки апостериорной вероятности | ||
- | - Классификация двух нормальных распределений с неравными матрицами ковариаций | ||
- | - Классификация нормально распределённых векторов при неизвестных параметрах распределения | ||
- | - Задача статистической классификации для количества классов больше 2 | ||
- | - Линейная дискриминантная функция Фишера | ||
- | - **Обучаемые классификаторы. Детерминистский подход** | ||
- | - Общие свойства линейных дискриминантных функций в детерминистской подстановке | ||
- | - Персептронный алгоритм получения линейных решающих правил | ||
- | - Правила поиска решения, основанные на минимизации градиента функции качества | ||
- | - Формальный вывод персептронного алгоритма | ||
- | - **Кластерный анализ** | ||
- | - Постановка задачи группировки данных | ||
- | - Пример | ||
- | - Критерии качества разбиения на классы | ||
- | - Основные типы кластерных процедур. Основные задачи кластерного анализа | ||
- | - Построение последовательной процедуры итеративной оптимизации | ||
- | - Базовая процедура кластеризации (базовая минимальная квадратичная ошибка) | ||
- | - Параллельная процедура. Базовые изоданные | ||
- | - Описание процедуры: Базовые изоданные | ||
- | - Алгоритм k-внутригрупповых средних | ||
- | - Иерархические процедуры группировки | ||
- | - Агломеративная процедура | ||
- | - Статистические модели группировки | ||
- | - Алгоритм автоматической классификации на основе использования кластер-анализа | ||
- | - **Методы снижения размерности** | ||
- | - Методы отбора признаков по заданному критерию | ||
- | - Метод главных компанент | ||
- | - **Факторный анализ** | ||
- | - Модель факторного анализа | ||
- | - Структура факторных уравнений | ||
- | - Неоднозначность факторного решения | ||
- | - Метод главных факторов | ||
- | - Метод центроидных факторов | ||
- | - **Многомерное шкалирование** | ||
- | - Дистанционная модель для различий | ||
- | - Модель Торгерсона | ||
- | - Поворот | ||
- | - Объективные повороты | ||
- | - Ручные повороты | ||
- | - Размерность | ||
- | - Интерпретация | ||
- | |||
- | |||