- Артикул:00-01118860
- Автор: под ред. Дж. Вэн Райзина
- Тираж: 8000 экз.
- Обложка: Твердая обложка
- Издательство: МИР (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 389
- Формат: 60х90 1/16
- Год: 1980
- Вес: 619 г
Развернуть ▼
Книга посвящена теории классификации и кластер-анализу - новому направлению в математической теории распознавания, сформировавшемуся в последние десять лет. Она отражает современное состояние теории, охватывая практически все важнейшие направления исследовании в этой области. Представлены как фундаментальные работы, так и интересные прикладные результаты. Среди авторов - известные ученые Л. Заде, С. Рао, К. Фу и др.
Книга будет интересна для специалистов по прикладной математике и математической кибернетике, а также для биологов, социологов, статистиков, занимающихся задачами классификации, упорядочения, группирования.
Содержание
Предисловие
Р. Р. Сокал. Кластер-анализ и классификация: предпосылки и основные направления
Список литературы
Дж. Крускал. Взаимосвязь между многомерным шкалированием и кластер-анализом
1. Введение
2. Классификация методов кластер-анализа
3. Многомерное шкалирование
4. Математическая и статистическая взаимосвязь многомерного шкалирования и кластер-анализа
5. Практическая взаимосвязь между кластер-анализом и многомерным шкалированием
6. Некоторые приложения из астрономии, которые должны быть известны в кластер-анализе
Список литературы
Дж. А. Хартиган. Задачи, связанные с функциями распределения в кластер-анализе
1. Введение
2 Два кластера, одно измерение, модель смешения
3. Два кластера, одно измерение, F-отношение
4. Две моды
5. Много кластеров, одно измерение
6. к Кластеров, много измерений, модель смешения
7. Два кластера, р измерений, к средние, F-отношение
8. Два кластера, р измерений, спроектированное F-отношение
9. к Кластеров, р измерений, проекция
10. Идентификация мод
11. Деревья и ультраметрики
12. Объединяющие алгоритмы
13. Модели уровня плотности
14. Одномерные данные, односвязывающий метод
15. Одномерные данные, полносвязывающий метод
16. Одномерные данные, метод усредненного связывания
17. р-мерные данные, кратчайшее остовное дерево
18. Оценки плотности
Список литературы
И. Дж. Гуд. Ботриология ботриологии
1. Введение
2. Цели ботриологии
3. Аспекты ботриологических методов
4. Некоторые грани ботриологических методов
5. Добавление. Проверка значимости частной процедуры отыскания групп b4
Список литературы
Ц. В. Матула. Методы теории графов в алгоритмах кластер-анализа
1. Введение
2. Граф близости и послойная группировка
3. Порядковый и пороговый послойные методы кластеризации
4. Послойные методы кластеризации, основанные на связности
5. Структуры данных графа близости и эффективность алгоритмов кластеризации
6. Случайные графы близости и значимость кластеров
Список литературы
Дж. Хьюберт, Б. Бейкер. Экспериментальное сравнение эталонных моделей иерархической группировки по г-диаметру относительно показателя согласия
1. Введение
2. Иерархическая группировка с использованием r-диаметра
3. Показатели согласия
4. Порождение функции близости
5. Процедуры и результаты
6. Числовая иллюстрация
7. Заключение
Список литературы
Г. Соломон. Зависящие от данных методы кластер-анализа
1. Введение
2. Методы кластер-анализа
3. Оценка методов кластер-анализа
4. Процедура кластеризации Кинга в применении к другим наборам данных
Список литературы
С. Р. Рао. Кластер-анализ в применении к изучению перемешивания рас в популяции людей
Краткое содержание
1. Введение
2. Коэффициент различия
3. Кластер-анализ
Список литературы
К. С. Фу. Лингвистический подход к распознаванию образов
1. Лингвистический (структурный) подход к распознаванию образов
2. Лингвистическая система распознавания образов
3. Отбор примитивов объекта
4. Грамматика объекта
5. Грамматика высокой размерности
6. Синтаксический анализ как процедура распознавания
7. Стохастическое лингвистическое распознавание и грамматический разбор, исправляющий ошибки
8. Выводы и замечания
Список литературы
Л. А Заде. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе
1. Введение
2. Распознавание образов в рамках теории размытых множеств
3. Лингвистический подход к распознаванию образов
4. Правила преобразования и интерполяция таблицы отношений
5. Кластер-анализ
6. Заключительные замечания
Добавление
Список литературы
С. Гейссер. Распознавание: отнесение и разделение. Линейные аспекты
1. Введение
2. Многомерный нормальный случай. Отнесение и уменьшение размерности
3. Пределы линейной теории: аспекты отнесения
4. Использование линейных классификаторов. Случай нормальности
5. Максимизация мер разброса для линейных дискриминантных форм
6. Методы повторного использования выборки. Отнесение и разделение
7. Замечания
Список литературы
В. Ахмед, П. А. Лакенбрух. Дискриминантный анализ для случая, когда в начальной выборке имеется засорение по масштабу
1. Введение
2. Асимптотическая вероятность неправильной классификации в случае, когда начальная выборка засорена
3. Изучение конечных выборок
Список литературы
Дж. Корнфилд, В. А. Данн, X. В. Пипбергер. Статистические основы машинного диагноза с использованием кардиограмм
1. Введение
2. Выделение и измерение зубцов
3. База данных
4. Вычисление апостериорных вероятностей
5. Результаты
6. Задачи
Список литературы
Р. Хадлет, Р. Джонсон. Линейная классификация и некоторые дальнейшие результаты по наилучшим представлениям более низкой размерности
Введение
1. Обзор структуры линейного распознавания
2. Действия в пространстве нормированных главных компонент
3. Проектирование для минимизации полной вероятности неправильной классификации
4. Линейная классификация и получение представления более низкой размерности
5. Связь с главными компонентами
6. Интерпретация выборочных значений
7. Метод Фишера «между - внутри» как оптимальное проектирование
Список литературы
Пи Йонг Чи, Дж. Вэн Райзин. Простой гистограммный метод для непараметрической классификации
Краткое содержание
1. Введение
2. Правило классификации, основанное на гистограммном методе для одномерного случая
3. Правило классификации, основанное на гистограммном методе для двумерного случая
4. Изучение правил классификации с помощью метода Монте-Карло
5. Выводы
Список литературы
Г. Уаба. Оптимальное сглаживание оценок плотности
1. Введение
2. Выделение гладкой кривой из зашумленных данных
3. Оценивание плотности как задача выделения гладкой кривой из зашумленных данных
4. Предварительные результаты экспериментов
5. Дальнейшая работа
Список литературы
Предметный указатель