КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ СВЯЗАМИ ОБЪЕКТОВ ПО ЛОКАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

Получена: 2026-07-15 10:39:01

Опубликована: 2026-04-18

Аннотация

В задачах анализа данных и машинного обучения важную роль играет структура обучающей выборки. Большие выборки могут содержать избыточные или повторяющиеся объекты, что увеличивает вычислительную сложность и может снижать эффективность алгоритмов классификации. В данной работе проводится анализ устойчивости выборок, полученных с помощью алгоритма селекции объектов. Для оценки структурных свойств используется новый номинальный признак, формируемый на основе состава k ближайших соседей. Устойчивость данного признака оценивается с помощью показателя. Для различных уровней селекции формируется матрица устойчивости, после чего проводится корреляционный анализ между выборками. Кроме того, применяется метод главных компонент (PCA) для визуального анализа структурных различий между выборками.

Список литературы

Об авторах

Игнатьев Н.А
Рамазонов Ш.Ш

Лицензия

Как цитировать

[1]
Игнатьев Н.А и Рамазонов Ш.Ш пер. 2026. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ СВЯЗАМИ ОБЪЕКТОВ ПО ЛОКАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ. Открытая конференция Узбекистана. 1 (апр. 2026), 233–239. DOI:https://doi.org/10.57033/.

Похожие статьи

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.