logo
calendar4 Dekabr 2019
view35
Main language:Russian

Nonlinear mapping feature set on the numeric ax and the discriminant analysis data

Field of Science:
pdf

5de780868d769.pdf

PDF

ARTICLE ANNOTATION

quote
An algorithm of nonlinear mapping the description of the objects in the numerical axis using a hierarchical agglomerative grouping is considered. From each group of initial features one latent feature is formed. Latent features may be used to recognize both by precedents and the rules. The methods of formal grammar had used to obtain an analytical representation of the rules. A comparative analysis of using the mapping results on the accuracy of recognition with linear discriminant of Fisher is provided.

AUTHORS

D.Saidov

Национального университета Узбекистана имени Мирзо Улугбека

Tags

# latent alomatlar# латентные признаки# latent features# линейный дискриминант Фишера# нелинейное отображение# информативный признак# пороговое значение# linear discriminant of Fisher# nonlinear mapping# informative feature# the threshold value# Fisher chiziqli diskriminanti# nochiziqli akslantirish# informativ alomat# ostona qiymat

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

References

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

Игнатьев Н.А. Вычисление обобщённых показателей и интеллектуальный анализ данных // Автоматика и телемеханика. – 2011. – № 5. – С. 183-190.

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

Игнатьев Н.А. Вычисление обобщенных оценок и иерархическая группировка признаков // Вестник Томского государственного университета. – Томск, 2015. - C. 31-38.

Саидов Д.Ю. Нелинейные преобразования признакового пространства и их аналитические представления // Международный молодежный научный форум «ЛОМОНОСОВ-2015». – 2015.

Воронцов К.В. Обзор современных методов по проблеме качества обучения алгоритмов // Таврический вестник информатики и математики. – 2004. – № 1. – С. 5-25.

Загоруйко Н.Г., Кутненко О.А., Зырянов А.О., Леванов Д.А. Обучение распознаванию образов без переобучения // Машинное обучение и анализ данных. – 2014 . – Т. 17. – С. 891-901.

Игнатьев Н.А. Кластерный анализ данных и выбор объектов-эталонов в задачах распознавания с учителем // Вычислительные технологии. – 2015. – T. 20, № 6. – С. 34-43.

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

Саидов Д.Ю. Аналитическое представление распознающих операторов для вычисления обобщённых оценок // ЎзМУ ХАБАРЛАРИ. – 2015. – № 2/1. – С. 121-125.