Содержание
- 2. Кластерний аналіз Кластерний аналіз (англ. Data clustering) — задача розбиття заданої вибірки об'єктів (ситуацій) на підмножини,
- 3. Основна мета кластерного аналізу — знаходження груп схожих об'єктів у вибірці. Спектр застосувань кластерного аналізу дуже
- 4. Незалежно від конкретної сфери, застосування кластерного аналізу передбачає наступні етапи: Відбір вибірки для кластеризації. Визначення множини
- 5. Методи кластеризації Метод к-середніх Прикладна економетрика де d — метрика, — і-ий об'єкт даних, а —
- 6. Методи кластеризації Кластеризація методом к–середніх: Демонстрація алгоритму Прикладна економетрика
- 7. Методи кластеризації Ієрархічна кластеризація (також «графові алгоритми кластеризації») Прикладна економетрика
- 8. Методи кластеризації FOREL (Формальний Елемент) Прикладна економетрика де перше підсумовування ведеться за всіма кластерам вибірки, друге
- 9. Методи кластеризації Нейронна мережа Кохонена Прикладна економетрика Шар Кохонена складається з деякої кількості N паралельно діючих
- 10. Приклади кластерного аналізу Прикладна економетрика
- 11. Львів: попередня оцінка Прикладна економетрика
- 12. Львів: відбір кластерів Прикладна економетрика
- 13. Приклад кластерних сайтів: Групи подібності по контенту Прикладна економетрика
- 14. Дискримінантний аналіз Дискриміна́нтний ана́ліз — різновид багатовимірного аналізу, призначеного для вирішення задач розпізнавання образів. Використовується для
- 15. Загальна модель дискримінантного аналізу для кількісних змінних при відсутності інформації щодо апріорної ймовірності віднесення до певної
- 16. У світовій практиці одним з найважливіших інструментів системи раннього запобігання та прогнозування банкрутства підприємств є дискримінантний
- 17. Приклад дискримінантного аналізу за допомогою MDA Прикладна економетрика
- 18. Універсальна дискримінантна модель Прикладна економетрика Z = 1,5 Х 1 + 0,08 Х 2 + 10
- 19. Переваги та недоліки застосування кластерного аналізу Результат класифікації сильно залежить від випадкових початкових позицій кластерних центрів
- 20. Переваги та недоліки застосування дискримінантного аналізу широкий інтервал невизначеності. Дані такого прогнозування є вельми суб’єктивними і
- 22. Скачать презентацию