ОБРАБОТКА МАССИВОВ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ С ОБОСНОВАНИЕМ КЛАСТЕРИЗАЦИОННОГО ПРАВИЛА
Секция: ОБЩАЯ СЕКЦИЯ
Авторы:
1.
Воронежский институт Федеральной службы исполнения наказаний
Россия
Россия
2.
Воронежский государственный технический университет
Россия
Россия
3.
Воронежский государственный технический университет
Россия
Россия
Тип:
Статья конференции
Страницы:
с 50
по 55
Опубликовано:
30.12.2025
Классификаторы:
УДК 549.22 Группа тантала
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
кластеризация данных, статистические массивы, метод наименьших квадратов, пространственная регрессия
Аннотация (русский):
Проведен анализ снижения размерности исходных статистических данных с применением кластерного правила с группировкой независимых параметров для обеспечения расположения их среднего значения в группах по возрастанию. Это дало возможность сформулировать задачу отыскания коэффициентов линейного уравнения пространственной регрессии, которая решена путем проецирования значений зависимой величины на координатные плоскости с применением метода наименьших квадратов и целевой функции в виде суперпозиций квадратов отклонений. Проецирование одного из регрессионных уравнений формата 2-D на плоскость, параллельную оси значений зависимой переменной, позволило идентифицировать через параметрическое регрессионное уравнение прямой в пространстве. Приведен пример расчета.
Проведен анализ снижения размерности исходных статистических данных с применением кластерного правила с группировкой независимых параметров для обеспечения расположения их среднего значения в группах по возрастанию. Это дало возможность сформулировать задачу отыскания коэффициентов линейного уравнения пространственной регрессии, которая решена путем проецирования значений зависимой величины на координатные плоскости с применением метода наименьших квадратов и целевой функции в виде суперпозиций квадратов отклонений. Проецирование одного из регрессионных уравнений формата 2-D на плоскость, параллельную оси значений зависимой переменной, позволило идентифицировать через параметрическое регрессионное уравнение прямой в пространстве. Приведен пример расчета.
Ключевые слова:
кластеризация данных, статистические массивы, метод наименьших квадратов, пространственная регрессия
кластеризация данных, статистические массивы, метод наименьших квадратов, пространственная регрессия
1. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построения и анализ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2013. – 1328с.
2. Соловьев С.В. Методы оптимизации. Примеры и задачи. – Хабаровск: Изв-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2017. – 164с. EDN: https://elibrary.ru/HKECMU
3. Семушин И.В. Наименьшие квадарты от теории к алгоритмам. Часть I. Теория. – Ульяновск: УлГУ, 2005. – 90с.
