Robust Linear Dimensionality Reduction
A novel family of data-driven linear transformations, aimed at finding low dimensional embeddings of multivariate data, in a way that optimally preserves the structure of the data. The PCA and Fisher’s LDA are the special members in this transformation.
Подобные документы
Methods, tools and applications of Data Mining. Basic concepts of data warehouses and the place of Data Mining in their architecture. The process of data analysis using this technology, its stages. Analytical software market, product data capabilities.
статья, добавлен 30.10.2020Find and analysis a way for data protection when a person uses e-platforms. Based on the General Data Protection Regulation, the measure for the data protection is assumed to comply when data systems go along with technical and organizational safeguards.
статья, добавлен 13.08.2023Data flow diagrams as a hierarchy of functional processes related data flows. Familiarity with the main components of a data flow diagram: external entities, systems and subsystems, processes. Analysis of the structure of building hierarchy DFD.
статья, добавлен 25.03.2019Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.
реферат, добавлен 14.01.2015- 5. Big Data
Определение термина "Big Data" и его применение в работе с информацией огромного объема и разнообразного состава. Определение основных источников получения компаниями информации. Методики анализа массивов данных и технологии Big Data в разных отраслях.
курсовая работа, добавлен 28.09.2015 Familiarity with the basic principles of cryptographic protection of information. Cryptography as a set of methods for data transformation, aimed at, it is to make the data useless to the enemy. Analysis of the cryptographic algorithm with the public key.
книга, добавлен 08.03.2014Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.
презентация, добавлен 27.04.2023Історія формування Data Mining, її головні завдання. Порядок формулювань завдань при використанні методів OLAP і Data Mining. Рівні знань, видобутих з даних. Характеристика основних бізнес-додатків: роздрібна торгівля, телекомунікація, страхування.
реферат, добавлен 30.04.2014Мета технології Data Mining - знаходження в даних закономірностей, які не можуть бути знайдені традиційними методами. Види моделей (предиктивні та описові). Використання методів й алгоритмів Data Mining для побудови моделей. Класифікація стадій та фаз.
реферат, добавлен 22.07.2017Review of Basic Statistics With SPSS. Data Coding and Exploratory Analysis. Selecting and Interpreting Inferential Statistics. Several Measures of Reliability. Exploratory Factor Analysis and Principal Components Analysis. Multiple Linear Regression.
книга, добавлен 09.04.2013The dimension reduction as a way to overcome the errors of the measurement when dealing with vector data in high-dimensional spaces and as a modelling tool of map. A techniques for dimension. The implementation of neural's networks for these techniques.
научная работа, добавлен 08.02.2013The weather forecast from a scientific point of view as one of the most complex problems of atmospheric physics. General characteristics of the big data forecasting system using the similarity method. Features of using big data for digitization.
дипломная работа, добавлен 13.07.2020Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Data warehouse base theory. The description of Extract Transform Load processes. Introduction into OpenStreetMap, base knowledge. Extract Transform Load process planning. Extracting and transformation data. Analysis of the developed data warehouse.
практическая работа, добавлен 13.02.2016Значение понятия "скрытые знания". Определение сути методов Data mining. Язык запросов к базам данных. Выявление возможностей для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Data mining и искусственный интеллект. Задачи кластеризации и ассоциации.
контрольная работа, добавлен 14.04.2014Огляд досвіду впровадження технології Big Data в електронній дистрибуції та бізнес-аналітиці. Означення перспективних проєктів в книжковій індустрії, що базуються на цій технології. Спрощення процесів управління галуззю при упровадженні Big Data.
статья, добавлен 15.04.2024Network monitoring methodology development as stage of data center infrastructure organizing due to requirements of services efficiency and stability. Process of hot-spot evaluation of the network data indexes. Comparative judgment matrix forming method.
статья, добавлен 27.01.2019Protection from disclosure to unauthorised persons integrity. Maintaining data consistency. Assurance of identity of person or originator of data non-repudiation. Conventional encryption: uses a shared key. Digital Signatures and especially their use.
учебное пособие, добавлен 08.03.2014Research Background, Objectives and Significance. Research on Concept and Connotation of Smart City. Characteristics of Smart City. Importance of Personal Data Classification. A Classified Personal Data Protection Architecture. Services in Smart City.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018- 20. Diffusion Maps - a Probabilistic Interpretation for Spectral Embedding and Clustering Algorithms
Spectral embedding and spectral clustering as common methods for non-linear dimensionality reduction and clustering of complex high dimensional datasets. Asymptotics of the diffusion distances and diffusion maps. Clustering of a mixture of gaussians.
учебное пособие, добавлен 08.02.2013 Поняття інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх розвідка. Виникнення і розвиток Data Mining. Сутність та мета технології. Етапи розв'язування задачі класифікації та регресії. Пошук асоціативних правил. Особливості кластеризації об'єктів.
реферат, добавлен 09.07.2017Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.
контрольная работа, добавлен 19.08.2011Password authentication is one of essential services in our life for protecting data. In other words, we may loose a lot of money, sensitive data, if passwords leak out. We have to understand clearly what is important for creating or changing passwords.
статья, добавлен 23.06.2016Методи аналізу даних за допомогою інформаційних систем. Консолідація та візуалізація даних в задачах інформаційного бізнесу. Задача асоціації в Data Mining. Кластеризація алгоритмів типу k-means та g-means. Прогнозуючі та класифікаційні моделі.
курсовая работа, добавлен 06.02.2012Определение термина Big Data, разработка соответствующих технологий и исследования в этой области, позиционирование в прошлом и настоящем. Социализация информационных технологий. Анализ использования Big Data в социальных сетях, проблемы и перспективы.
курсовая работа, добавлен 26.06.2022