Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды СПИИРАН, 2006, выпуск 3, том 2, страницы 130–145 (Mi trspy240)  

Классификация объектов в пространстве двоичных признаков

В.В. Никифоров
Аннотация: Рассматриваются сравнительные возможности различных групп алгоритмов классификации объектов. В частности, рассматривается группа спектральных алгоритмов, оперирующих данными о спектрах расстояний между объектами. Рассматриваются также более широкие в общем случае группы разностных алгоритмов, оперирующих данными о шкалах различий между объектами, и еще более широкой группы алгоритмов, инвариантных к смене кодировки признаков. Показано, что для множеств в пространстве двоичных признаков возможности группы спектральных алгоритмов совпадают с возможностями разностных алгоритмов, а для множеств с нечетным числом объектов — и с возможностями алгоритмов, инвариантных к смене кодировки признаков.
УДК: 681.3
Образец цитирования: В.В. Никифоров, “Классификация объектов в пространстве двоичных признаков”, Тр. СПИИРАН, 3:2 (2006), 130–145
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{1}
\by В.В.~Никифоров
\paper Классификация объектов в пространстве двоичных признаков
\jour Тр. СПИИРАН
\yr 2006
\vol 3
\issue 2
\pages 130--145
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy240}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy240
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v3/i2/p130
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024