Анализ и алгоритмы
Курсовая работа, 14 Мая 2014
Задание 1.1
Выяснить взаимное расположение множеств D, E, F, если A, B, C – произвольные подмножества U. Указать расположение множеств на карте Карно.
Задание 3
Добавить от 1 до 3 сущностей к заданным сущностям («Воспитательница» и «Детский сад»). Создать ER-модель предметной области. По ER-модели предметной области построить схему реляционной базы данных.
Алгоритмы кластерного анализа
Доклад, 11 Января 2014
Рассмотрены итеративные методы на примере алгоритма k-средних. Изложена основа факторного анализа и итеративная кластеризация . Описан процесс кластерного анализа. Приведен сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов и некоторые новые алгоритмы кластерного анализа. При большом количестве наблюдений иерархические методы кластерного анализа не пригодны. В таких случаях используют неиерархические методы, основанные на разделении, которые представляют собой итеративные методы дробления исходной совокупности. В процессе деления новые кластеры формируются до тех пор, пока не будет выполнено правило остановки.
Анализ эффективности алгоритмов
Курсовая работа, 11 Января 2013
Цель исследования: Выявить и систематизировать материалы по теме: «Анализ эффективности алгоритмов».
Задачи Исследования:
• Изучить литературу по теме исследования;
• Систематизировать теоретический материал;
• Выполнить практическую часть, состоящую их 4-х заданий.
Разработка системы анализа алгоритмов кластеризации
Дипломная работа, 02 Ноября 2013
Кластеризация – задача разбиения заданного множества объектов (данных) на различные подмножества, называемые кластерами, таким обра-зом, чтобы кластеры были непересекающимися и состояли из схожих по свойствам объектов, при этом объекты разных классов отличались.
Различные определения кластера могут быть сформулированы в зави-симости от цели анализа. В общем представлении, кластер – группа объек-тов схожих между собой по определенным признакам
Алгоритм обработки данных с помощью метода однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) и критерия Н-Краскала-Уоллеса
Контрольная работа, 16 Февраля 2013
I. Сначала нужно вычислить средние значения обеих зависимых переменных в каждой из групп (чтобы понять, различия между какими средними вы хотите проверить на значимость с помощью ANOVA).
II. Для того, чтобы сравнить средние значения метрической переменной в более чем двух группах, используется метод Однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA).
III. В случае, если ЗП представлена в неметрической шкале, используется непараметрический аналог ANOVA – критерий Краскала-Уоллеса.
Применение системного анализа на примере научной статьи Леонтьевой Е.В. "Алгоритм системного анализа для оптимизации эксплуатации водо
Статья, 26 Декабря 2012
В данной статье изложен алгоритм системного анализа для оптимизации эксплуатации водозаборов в сложных геоэкологических условиях, который позволяет выработать решение по режиму эксплуатации водозабора на прогнозируемый период с учетом направленности процессов для обеспечения подачи воды водозабором, соответствующей санитарным нормам.