Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, погистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования Данных (Деревья
решений И нейронные сети). <...> 11 Определение нонятия Data Mining‘
12‘ Элементы теории измерений
1‘3‘ ОбЩая структура 3адаЧ„„
1т4т Основные трудности при проведении Data Mmmg‘
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ АААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААААА „
21 Введение АААААААААААААААААААААААААААА „
22‘ Формулирование проблемь
23‘ Каноническая дискриминантная функциятт
2т4т Коэффициенты канонической дискриминантнои функции <...> Общая характеристика методов кластерного анализа
32‘ Выбор переменных. <...> Понятия и своиства неиронных сети
6131 Формальный нейронт
64 Виды функций активации „
6151 Ограничения модели нейрона „
6161 Однослойные искусственные нейронные сети 6171 Многослойные искусственные нейронные сети „ 6181 Нелинейная активационная функция. <...> Линейный алгоритм обучения многослойного перцептрона
с учителем <...> Рассмотрим сначала
С ТОЧКИ зрения теории измерений, ЧТО ПОД ЭТИМ понимается. <...> ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ИЗМЕРЕНИЙ
Необходимость применения теории измерений ДЛЯ анализа Данных
рассмотрим на примере экспертного оценивания. <...> Мнения экспертов
часто выражены в порядковой шкале, т. e. эксперт может, например, сказать, что один показатель качества продукции более важен, чеМ
Другой, но он не в состоянии сказать, во сколько раз. <...> ОСНОВНЫЕ ШКАЛЫ ИЗМЕРЕНИЯ
В соответствии с теорией измерений при математическом моделировании реального процесса или явления, прежде всего, следует устаНОВИТЬ ТИПЫ шкал, В КОТОРЫХ измерены те ИЛИ иные величины. <...> ТИП
шкалы определяет группу допустимых преобразований шкалы, т.е. таких преобразований, которые не меняют соотношений между объектами измерения. <...> Укажем основные ВИДЫ шкал измерения И СООТВСТСТВУЮЩИЁ группы допустимых преобразований.
в Шкала наименований (номинальная, nominal). <...> Числа в этой шкале используются только
как метки <...>
Методы_анализа_знаний_и_данных_.pdf
!
Стр.1
$ ( !" &$ '
% (
% (
" ($
# # !
# !$
%" (!
DT7I(&' $&&'! "&& &
!
"$'
% '# %
!
!
$ ( !" &$ '
!
!
DT7I(&' $&&'! "&& &
9hh Hvvt
)
)
!
%'
W
)
Стр.2
!
"
#
!
!
! !
! "
! #
! $
! %
! &
! '
"
"
" !
" "
" #
" $
" %
" &
#
#
# !
# "
# #
# $
"
x
9hhHvvt
96U6HDIDIB
9hhHvvt
$
$
$
'
!
!
"
#
$
'
(
(
!
!
!
!"
!"
!$
!%
!'
!(
"
"
"!
"#
"$
"&
Стр.3
# %
# &
# '
$
$
$ !
%
%
% !
% "
% #
% $
% %
% &
% '
% (
%
%
% !
% "
&
&
& !
& "
& #
#
"(
#
#
#!
#!
##
$
$
$
$"
$#
$%
$%
$&
$'
$(
%
%
%!
%!
%"
%"
%"
%$
%%
%'
Стр.4