Методы классификации в задачах многомерного анализа данных

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

 «КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(ФГБОУ ВО «КубГУ»)

Факультет компьютерных технологий и прикладной математики

Кафедра прикладной математики

КУРСОВАЯ РАБОТА

МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ В ЗАДАЧАХ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Работу выполнил _______________________________________Д.И. Соловей

Направление подготовки 09.03.03 Прикладная информатика

Направленность (профиль) Прикладная информатика в экономике

Научный руководитель,

к.ф. - м.н., доцент_____________________________________Е.Ю. Пелипенко

Нормоконтролер,

преподаватель_______________________________________ ___Е.С. Троценко

Краснодар

 2022

СОДЕРЖАНИЕ

Введение        3

1 Основные методы классификации        

1.1 Понятие классификации данных        4

1.2 Примеры задач классификации        4

1.3 Основные методы классификации        5

2 Метод k-ближайших соседей        7

2.1 Описание метода        7

2.2 Пример использования метода        8

2.3 Преимущества и недостатки        8

2.4 Анализ результатов классификации        9

3 Логистическая регрессия        10

3.1 Описание метода        10

3.2 Пример использования метода        11

3.3 Преимущества и недостатки        11

3.4 Анализ результатов классификации        12

4 Метод опорных векторов        13

4.1 Описание метода        13

4.2 Пример использования метода        14

4.3 Преимущества и недостатки        15

4.4 Анализ результатов классификации        16

Заключение        18

Список использованных источников        20

Приложение А Код метода k-ближайших соседей        21

Приложение Б Код логистической регрессии        23

Приложение В Код метода опорных векторов        25

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире сбор, обработка и анализ данных являются важной составляющей в различных сферах деятельности, таких как медицина, экономика, наука и технологии. Сложность и объем современных данных требует эффективных методов их анализа. В задачах многомерного анализа данных методы классификации являются одними из самых важных и широко используемых инструментов.

Методы классификации позволяют определить категории или группы объектов на основе их характеристик в многомерном пространстве. Например, в медицине методы классификации могут быть использованы для диагностики болезней на основе результатов медицинских тестов, а в экономике – для прогнозирования спроса на товары на основе данных о покупателях.

Цель данной курсовой работы – изучить основные методы классификации, которые используются в задачах многомерного анализа данных, и проанализировать их применимость в различных сферах деятельности. Кроме того, работа также будет посвящена обзору существующих инструментов и библиотек, которые позволяют реализовывать методы классификации в программных средах для анализа данных.

Результаты и выводы данной работы могут быть полезны для специалистов, занимающихся анализом данных, а также для всех, кто интересуется применением методов классификации в задачах многомерного анализа данных.