Науково-теоретичний журнал "Штучний інтелект" No.2'2002

зміст

УДК 519.6

Критерiї максимуму iнформативностi в задачах кластерного аналiзу й прогнозування декiлькох змiнних рiзних типiв

Нєдєлько В.М.

Ранiше було запропоновано пiдхiд, що дозволяє з єдиних позицiй розглядати задачi кластерного аналiзу й задачi прогнозування значень змiнних: побудова розв'язкових функцiй розпiзнавання, регресiйний аналiз, одночасне прогнозування декiлькох змiнних, вiдновлення умовного розподiлу в просторi цiльових змiнних. Основою даного пiдходу є iнтерпретацiя задач прогнозування як деякої задачi умовної таксономiї (кластерного аналiзу).


УДК 519.6

Критерий максимума информативности в задачах кластерного анализа и прогнозирования нескольких переменных разных типов

Неделько В.М.

Ранее был предложен подход, позволяющий с единых позиций рассматривать задачи кластерного анализа и задачи прогнозирования значений переменных: построение решающих функций распознавания, регрессионный анализ, одновременное прогнозирование нескольких переменных, восстановление условного распределения в пространстве целевых переменных. Основой данного подхода является интерпретация задач прогнозирования как некоторой задачи условной таксономии (кластерного анализа).

зміст


Copyright ©   1995-2024; Інститут проблем штучного інтелекту.
Усi права на матерiали, що знаходяться на сайтi Інституту проблем штучного інтелекту, захищаються вiдповiдно до законодавства України. Використання матерiалiв дозволяється у випадку посилання (для iнтернет-видань - гiперпосилання) на www.iai.dn.ua. Передрукування, копiювання або вiдтворення iнформацiї, що не мiстить у собi посилання на www.iai.dn.ua, у будь-якому виглядi суворо забороненi.
Проблеми/коментарi? Пишіть.