Алгоритм автоматической классификации на основе алгоритма адаптивного выбора подклассов (АВП).
Иерархическая группировка.
Обучаемые классификаторы: детерминистский подход. Вероятность получения линейного разделения классов.
Построение линейных решающих правил персептронного типа – обучение с коррекцией ошибок.
Построение линейных решающих функции методом градиентной минимизации функции качества.
Алгоритмы оценки информативности признаков.
Метод главных компонент для выбора признаков.
Факторный анализ: общая модель.
Структура факторных уравнений. Неоднозначность факторного решения. Метод главных факторов.
Метод центроидных факторов.
Проблема оценки значений факторов и виды факторных моделей.
Оценки общностей и вращение факторов.
Многомерное шкалирование.
Перечень экзаменационных задач
Выполнить центрирование и нормирование матрицы данных.
Построить байесовское решающее правило для двух классов для нормального распределения.
Построить решающее правило для классификации двух классов на основе апостериорных вероятностей.
Найти уравнение линии равной плотности вероятностей $f(x) = C$, для двумерного нормального распределения.
Построить решающую функцию для классификации 2-х нормальных классов
Найти расстояние Махалонобиса для двух классов. Найти выражение для средней ошибки классификации этих классов с использованием байесовской решающей функции.
Построить решающее правило для классификации двух классов с разными матрицами ковариации.
Написать первые $n$ шагов персептронной процедуры обучения для классификации двух классов $X_1$, $X_2$, состоящих из векторов заданных построчно в матрицах $X_1$, $X_2$.
Определить расстояние между двумя кластерами $C_1$ , $C_2$ по методу ближайшего соседства.
Написать $n$ шагов процедуры кластеризации по методу K-средних.
Произвести иерархическую кластеризацию данных, заданных построчно в матрице $C$.
Найти выражения главных компонент для набора данных с заданной матрицей ковариации $\Sigma$.
courses/data_analysis_and_interpretation/exam.1571088462.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)