User Tools

Site Tools


courses:data_analysis_and_interpretation:lectures

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision
Previous revision
Next revision Both sides next revision
courses:data_analysis_and_interpretation:lectures [2019/01/11 09:21]
andrey.suchkov
courses:data_analysis_and_interpretation:lectures [2019/07/11 09:37]
andrey.suchkov [Факторный анализ]
Line 1: Line 1:
 ====== Программа ====== ====== Программа ======
-  - **Введение в анализ данных** +===== 1. Введение в анализ данных ​===== 
-    - Проблема обработки данных  +  - Проблема обработки данных  
-    - Матрица данных +  - Матрица данных 
-    - Гипотеза компактности и скрытых факторов +  - Гипотеза компактности и скрытых факторов 
-    - Структура матрицы данных и задачи обработки +  - Структура матрицы данных и задачи обработки 
-    - Матрица объект-объект и признак-признак,​ расстояние и близость +  - Матрица объект-объект и признак-признак,​ расстояние и близость 
-    - Изменение признаков +  - Изменение признаков 
-    - Основные типы шкал +  - Основные типы шкал 
-  - **Классификация данных** +===== 2. Классификация данных ​===== 
-    - Постановка задачи +  - Постановка задачи 
-    - Статистические методы классификации +  - Статистические методы классификации 
-      - Постановка задачи классификации как статистической задачи при известных вероятностных распределениях +    - Постановка задачи классификации как статистической задачи при известных вероятностных распределениях 
-      - Построение классификации для нормального распределения +    - Построение классификации для нормального распределения 
-      - Числовые примеры +    - Числовые примеры 
-      - Оценка качества классификации +    - Оценка качества классификации 
-      - Классификация на основе оценки апостериорной вероятности +    - Классификация на основе оценки апостериорной вероятности 
-      - Классификация двух нормальных распределений с неравными матрицами ковариаций +    - Классификация двух нормальных распределений с неравными матрицами ковариаций 
-      - Классификация нормально распределённых векторов при неизвестных параметрах распределения +    - Классификация нормально распределённых векторов при неизвестных параметрах распределения 
-      - Задача статистической классификации для количества классов больше 2 +    - Задача статистической классификации для количества классов больше 2 
-      - Линейная дискриминантная функция Фишера +    - Линейная дискриминантная функция Фишера 
-  - **Обучаемые классификаторы. Детерминистский подход** +===== 3. Обучаемые классификаторы. Детерминистский подход ​===== 
-    - Общие свойства линейных дискриминантных функций в детерминистской подстановке +  - Общие свойства линейных дискриминантных функций в детерминистской подстановке 
-    - Персептронный алгоритм получения линейных решающих правил +  - Персептронный алгоритм получения линейных решающих правил 
-    - Правила поиска решения,​ основанные на минимизации градиента функции качества +  - Правила поиска решения,​ основанные на минимизации градиента функции качества 
-      - Формальный вывод персептронного алгоритма +    - Формальный вывод персептронного алгоритма 
-  - **Кластерный анализ** +===== 4. Кластерный анализ ​===== 
-    - Постановка задачи группировки данных +  - Постановка задачи группировки данных 
-    - Пример +  - Пример 
-    - Критерии качества разбиения на классы +  - Критерии качества разбиения на классы 
-    - Основные типы кластерных процедур. Основные задачи кластерного анализа +  - Основные типы кластерных процедур. Основные задачи кластерного анализа 
-      - Построение последовательной процедуры итеративной оптимизации +    - Построение последовательной процедуры итеративной оптимизации 
-      - Базовая процедура кластеризации (базовая минимальная квадратичная ошибка) +    - Базовая процедура кластеризации (базовая минимальная квадратичная ошибка) 
-      - Параллельная процедура. Базовые изоданные +    - Параллельная процедура. Базовые изоданные 
-        - Описание процедуры:​ Базовые изоданные +      - Описание процедуры:​ Базовые изоданные 
-        - Алгоритм k-внутригрупповых средних +      - Алгоритм k-внутригрупповых средних 
-      - Иерархические процедуры группировки +    - Иерархические процедуры группировки 
-        - Агломеративная процедура +      - Агломеративная процедура 
-    - Статистические модели группировки +  - Статистические модели группировки 
-    - Алгоритм автоматической классификации на основе использования кластер-анализа +  - Алгоритм автоматической классификации на основе использования кластер-анализа 
-  - **Методы снижения размерности** +===== 5. Методы снижения размерности ​===== 
-    - Методы отбора признаков по заданному критерию +  - Методы отбора признаков по заданному критерию 
-    - Метод главных компанент +  - Метод главных компанент 
-  - **Факторный анализ** +===== 6. Факторный анализ ​===== 
-    - Модель факторного анализа +  - Модель факторного анализа 
-    - Структура факторных уравнений +  - Структура факторных уравнений 
-    - Неоднозначность факторного решения +  - Неоднозначность факторного решения 
-    - Метод главных факторов +  - Метод главных факторов 
-    - Метод центроидных факторов +  - Метод центроидных факторов 
-  - **Многомерное шкалирование** +===== Многомерное шкалирование ​===== 
-    - Дистанционная модель для различий +  - Дистанционная модель для различий 
-    - Модель Торгерсона +  - Модель Торгерсона 
-      - Поворот +    - Поворот 
-      - Объективные повороты +    - Объективные повороты 
-      - Ручные повороты +    - Ручные повороты 
-      - Размерность +    - Размерность 
-      - Интерпретация ​                                       +    - Интерпретация
- +
-  +
courses/data_analysis_and_interpretation/lectures.txt · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)