Базовые методы интеллектуального анализа данных
Автор: Дарья Швец • Апрель 27, 2021 • Практическая работа • 839 Слов (4 Страниц) • 406 Просмотры
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра “Вычислительной техники”
Отчёт по практической работе №2
по дисциплине
Интеллектуальный анализ данных
на тему
Базовые методы интеллектуального анализа данных
Выполнила: ст-тка гр. ИС-71 Наумочкина Д.А.
Проверил: к. т. н. профессор
Ткаченко А. В.
Курск – 2021
Цель работы: ознакомиться с возможностями классификации данных с помощью аналитического пакета Deductor Academic.
Ход работы
1. Классификация данных с использованием алгоритма g-mean.
1.1 Импорт данных в программный комплекс Deductor Academic.
[pic 1]
Рисунок 1 – Импорт данных (шаг 1)
[pic 2]
Рисунок 2 – Импорт данных (шаг 2)
[pic 3]
Рисунок 3 – Импорт данных (шаг 3)
[pic 4]
Рисунок 4 – Импорт данных (шаг 4)
[pic 5]
Рисунок 5 – Импорт данных (шаг 5)
[pic 6]
Рисунок 6 – Импорт данных (шаг 6)
[pic 7]
Рисунок 7 – Импорт данных (шаг 7)
[pic 8]
Рисунок 8 – Импорт данных (шаг 8)
[pic 9]
Рисунок 9 – Импортированные данные
1.2 Обработка данных алгоритмом g-mean.
[pic 10]
Рисунок 10 – Мастер обработки (шаг 1)
[pic 11]
Рисунок 11 – Мастер обработки (шаг 2)
[pic 12]
Рисунок 12 – Мастер обработки (шаг 3)
[pic 13]
Рисунок 13 – Мастер обработки (шаг 4)
[pic 14]
Рисунок 14 – Мастер обработки (шаг 5)
[pic 15]
Рисунок 15 – Мастер обработки (шаг 6)
[pic 16]
Рисунок 16 – Мастер обработки (шаг 7)
[pic 17]
Рисунок 17 – Визуализатор «Связи кластеров»
[pic 18]
Рисунок 18 – Визуализатор «Что-если»
[pic 19]
Рисунок 19 – Неточности определения кластеров визуализатором «Что-если»
[pic 20]
Рисунок 20 – Визуализатор «Матрица сравнения»
[pic 21]
Рисунок 21 – Визуализатор «Профили кластеров»
2. Классификация данных с использованием алгоритма k-mean.
...