РУсскоязычный Архив Электронных СТатей периодических изданий
Найти!
Вестник Новосибирского государственного университета экономики и управления/2015/№ 4/
В наличии за
300 руб.
Купить
Облако ключевых слов*
* - вычисляется автоматически
Недавно смотрели:

НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ ДАННЫХ В АРХЕОЛОГИИ

Для реализации современных задач археологии необходимо использовать одно из новых направлений искусственного интеллекта – «интеллектуальный анализ данных», который является кратким и неточным переводом с английского языка терминов Data Mining и Knowledge Discovery in Data bases (DM&KDD). Авторами на протяжении ряда лет проводились исследования по статистическому анализу данных в археологии. В ходе этих исследований была разработана последовательность применения методов в археологии, при анализе цитирования, выявления научных школ. В ходе этих исследований применялись: методы дисперсионного анализа; методы факторного анализа и многомерного шкалирования; кластеризация. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных; процедура выявления структуры таблицы. В статье приводятся специально разработанные средства для упорядочения неоднородной археологической информации и выявления ее структуры. Метод повторной выборки с возвращением. Сравнение классификаций и построение обобщенной классификации. Кроме того, в работе реализован метод построения сводной обобщенной классификации, основанный на анализе совпадения разных классификаций одних и тех же объектов. Ключевые слова: дисперсионный анализ, кластерный анализ, метод повторной выборки с возвращением, сравнение классификаций, обобщенная классификация.

Авторы
Тэги
В ходе этих исследований применялись: методы дисперсионного анализа; методы факторного анализа и многомерного шкалирования; кластеризация. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных; процедура выявления структуры таблицы. В статье приводятся специально разработанные средства для упорядочения неоднородной археологической информации и выявления ее структуры. Метод повторной выборки с возвращением. Сравнение классификаций и построение обобщенной классификации. Кроме того в работе реализован метод построения сводной обобщенной классификации основанный на анализе совпадения разных классификаций одних и тех же объектов. : дисперсионный анализ кластерный анализ метод повторной выборки с возвращением сравнение классификаций обобщенная классификация.
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
Ю.П. Холюшкин Государственная публичная научно-техническая библиотека СО РАН E-mail: Kholush45@gmail.com <...> С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных; процедура выявления структуры таблицы. <...> Кроме того, в работе реализован метод построения сводной обобщенной классификации, основанный на анализе совпадения разных классификаций одних и тех же объектов. <...> Ключевые слова: дисперсионный анализ, кластерный анализ, метод повторной выборки с возвращением, сравнение классификаций, обобщенная классификация. <...> In the course of these studies we have developed a coherent applica Холюшкин Ю.П., Костин В.С., 2015 Вестник НГУЭУ • 2015 • 4 Количественные методы в социальных и гуманитарных исследованиях 241 tion of methods in archeology with the analysis of citation and identification of scientific schools. <...> 242 Вестник НГУЭУ • 2015 • 4 – Какой результат или атрибут необходимо спрогнозировать? <...> а) коллекции, относящиеся к одному и тому же времени, должны быть примерно одинаковы; Количественные методы в социальных и гуманитарных исследованиях <...> На Ближнем Востоке пытаются решить эту проблему преодоления ошибок, внутренне присущих типологическому анализу, путем использования в археологических штудиях только тех типов ретушированных орудий, которые всегда могут быть идентифицированы и отделены от других орудий любым исследователем. <...> Таким образом, эти группы орудий пригодны для нашего исследования. <...> С другой стороны, ракле и псевдолеваллуазские острия, например, не всегда определимы и до сих пор еще не всеми единообразно включены в типологические списки комплексов. <...> Стандартное отклонение и другие характеристики распределения могут сообщить полезные сведения о стабильности и точ 244 Вестник НГУЭУ • 2015 • 4 ности результатов. <...> Достаточно простым и эффективным средством является «серый» (или «спектральный») анализ (рис. <...> Его суть состоит в том, что анализируемая таблица дополняется графической схемой, которая представляет собой образ таблицы в <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

  • Похожие документы из РУАЭСТ
  • |
  • Похожие документы из Руконт

Помощь:

Участники:

© НЦР Руконт 2014