logo
calendar3 Dekabr 2019
view33
Main language:Uzbek

Stability of the objects of classes and grouping the features.

Field of Science:
pdf

5de62672c7cdc.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Publish Articlesee more

ARTICLE ANNOTATION

quote
It is considering a problem of selection a new feature space in recognition problems with teacher. For formation the space uses division the set of initial features into previously unknown number of disjoint groups. Extremum of the criterion of grouping is calculated by the stability values of each object in its class on the set of features in the group. Displaying such a set to the numerical axis represents the values of the latent feature in the description of admissible objects. it is proved that the offered method of grouping forms a monotone sequence of latent features ordered in the relation of informativeness. Transition into the new space of the latent features allows significantly expand opportunities to find a hidden regularities from the databases.

AUTHORS

SH.Madraximov

Mirzo Ulug’bek nomidagi O’zbekiston Milliy Universitetining “Algoritmlar va dasturlash texnologiyalari” kafedrasi

D.Saidov

Mirzo Ulug’bek nomidagi O’zbekiston Milliy Universiteti

Tags

# кластеризация# clustering# Устойчивость объектов# obyektlar turg’unligi# latent alomatlar# klasterlash# umumlashgan baholar# yashirin qonuniyatlar# латентные признаки# обобщенные оценки# скрытые закономерности# stability of objects# latent features# generalized estimation# hidden regularities

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0002

DOI:

Not Available

References

Игнатьев Н.А. Интеллектуальный анализ данных на базе непараметрических методов классификации и разделения выборок объектов поверхностями. – Ташкент: Национальный университет Узбекистана им. Мирзо Улугбека, 2009. – 120 с.

Дюк В.А. Методология поиска логических закономерностей в предметной области с нечеткой системологией: На примере клинико-экспериментальных исследований: Дис. ... докт. техн. наук. – СПб., 2005. – 309 с.: ил. РГБ ОД, 71 06-5/46.

Колесникова С.И. Методы анализа информативности разнотипных признаков. - Томск: Вестник Томского государственного университета, 2009. – № 1(6). – С.69-80.

Игнатьев Н.А., Нуржонов Ш.Ю. Выбор параметров регуляризации для повышения обобщающей способности дискриминантных функций // Узбекистон Республикаси Курол Кучлари академиясининг хабарлари. – Ташкент, 2014. – № 1 (14). – C. 81-87.

Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 608 с.

Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976. – 512 с.

Ешмуратов Ш.А. Прозрачность принятия решения при синтезе искусственных нейронных сетей с минимальной конфигурацией: Дис. ... канд. тех. наук. – Ташкент, 2008. – 120 с.