slide1
Download
Skip this Video
Download Presentation
Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 8

Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет - PowerPoint PPT Presentation


  • 164 Views
  • Uploaded on

Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет кафедра системного программирования. Разработка кроссплатформенного приложения для кластерного анализа данных на основе рандомизированных алгоритмов. 2010 г. Введение. Проблемы: Качество кластеризации

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет' - josef


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

Санкт-Петербургский государственный университет

математико-механический факультет

кафедра системного программирования

Разработка кроссплатформенного приложения для кластерного анализа данных на основе рандомизированных алгоритмов

2010 г

slide2
Введение

Проблемы:

  • Качество кластеризации
  • Трудоёмкость задачи
  • Обоснованность
  • Решение:
  • Рандомизированные алгоритмы
  • Сценарный подход

6 кластеров

2 кластера

slide3
Постановка задачи
  • Реализация алгоритма
  • Апробация
  • Сравнительный анализ
  • Исследование зависимости от параметров
slide4
Рандомизированный алгоритм

Входные параметры алгоритма

Cлучайные выборки точек

Вычисление индексной функции

Построение равномерных аппроксимаций

Вычисление характеристической функции

Определение индексного множества

slide5
Реализация
  • Python
  • QT & pyQT
  • NumPy, SciPy
  • Matplotlib
slide8
Результаты
  • Разработано кроссплатформенное приложение для кластерного анализа данных
  • Реализован новый рандомизированный алгоритм
  • Подтверждены оценки состоятельности
  • Сделены выводы о зависимости работоспособности от параметров
ad