This shows you the differences between two versions of the page.
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 [Многомерное шкалирование] |
||
---|---|---|---|
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** | + | ===== 7. 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 |
- | + | ||
- | + |