Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/293867
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorГребенник, В. Н.
dc.date.accessioned2023-02-13T13:23:46Z-
dc.date.available2023-02-13T13:23:46Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.citation78-я научная конференция студентов и аспирантов Белорусского государственного университета : материалы конф. В 3 ч. Ч. 1, Минск, 10–21 мая 2021 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. Г. Сафонов (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2021. – С. 182-185.
dc.identifier.isbn978-985-881-246-1 (ч. 1); 978-985-881-245-4
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/293867-
dc.descriptionФакультет радиофизики и компьютерных технологий
dc.description.abstractВ настоящей работе предложен и исследован алгоритм для генерации многомерных наборов данных, которые учитывают информативность подгрупп признаков. Выполнен сравнительный анализ алгоритма счета Фишера, Relief-F и «минимальная избыточность – максимальная релевантность» на смоделированных данных, которые показывают работоспособность модели в контексте данной работы. Рассмотренные методы способны отбирать информативные признаки в многомерных данных, которые имеют большое количество шумовых признаков. Работа позволяет снизить объем обрабатываемых данных, что дает возможность получить значительно более простые прогностические модели, что повышает их интерпретируемость
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : БГУ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleИмитационная модель кластеров многомерных данных с учетом информативности признаков объектов
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2021. Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
182-185.pdf577,81 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.