Формирование наборов латентных признаков нелинейными методами.
Формирование наборов латентных признаков нелинейными методами.
Abstract
В теории интеллектуального анализа данных (ИАД) существует линейные и нелинейные
методы отображения описаний объектов из одного пространства в другое. Во многих случаях
линейные модели являются самыми простыми и эффективными лишь с точки зрения реализации
вычислительных методов. Нелинейные модели более эффективны, но их сложнее понять и
интерпретировать. Таким образом, линейные модели хороши для простых отношений, а
нелинейные модели лучше для сложных отношений.
Линейные и нелинейные преобразования данных при решении задач распознавания с учителем
применяются для:
References
Саидов Д.Ю. Информационные модели на основе нелинейных преобразований признакового пространства в задач ахаспознавания. Автореферат диссертация доктора философии (PhD) по физико-математическим наукам. Ташкент, 2017.
Мадрахимов Ш.Ф. Системы обнаружения скрытых закономерностей на базе методов вычисления обобщенных оценок: Диссертация доктора по техническим наукам. Ташкент, 2020. 3.Ignatiev N. A. On Nonlinear Transformations of Features Based on the Functions of Objects Belonging to Classes // Pattern Recognition and Image Analysis. 2021. V. 31. № 2. P. 197–204. 4.Рахимова М. А. О количественной оценке состояния здоровья по возрастным группам // III Международное книжное издание стран Независимых Государств «Лучший молодой ученый-2021». 2021. С.73-77.
