Izuchenie i ispol'zowanie ogromnogo kolichestwa textowyh dokumentow qwlqetsq odnim iz osnownyh woprosow w oblasti informacionnogo poiska i intellektual'nogo analiza textow. Vse metody, naprawlennye na poisk grupp ob#ektow, ispol'zuüt mery shodstwa ili neshodstwa. Prezhde chem razrabatywat' ili modificirowat' horoshuü meru shodstwa dlq klasterizacii dokumentow, neobhodimo proanalizirowat', kak wedet sebq mera shodstwa w textowyh dokumentah, chtoby ponqt' äffektiwnost' metoda. Funkciq shodstwa, wstroennaq w kriterial'nuü funkciü, w znachitel'noj stepeni otwechaet za analiz wnutrennej struktury dannyh. Esli ispol'zowat' sootwetstwuüschie mery shodstwa s konkretnoj tehnikoj klasterizacii, mozhno powysit' äffektiwnost' i tochnost' zadachi obnaruzheniq informacii. Ispol'zowanie sootwetstwuüschih mer ne tol'ko powyshaet dostowernost' i nadezhnost' najdennoj informacii, no i pomogaet preodolet' wremennye i finansowye trudnosti processa. Jeta kniga poswqschena opredeleniü razlichnyh mer shodstwa dlq klasterizacii. Proillüstrirowan imperatiwnyj metod izmereniq shodstwa mezhdu textowymi dokumentami dlq klasterizacii dokumentow s ispol'zowaniem ierarhicheskoj klasterizacii i metoda wybora priznakow s pomosch'ü Matlab.
Sprache
Maße
Höhe: 220 mm
Breite: 150 mm
Dicke: 4 mm
Gewicht
ISBN-13
978-620-4-76603-4 (9786204766034)
Schweitzer Klassifikation
Doktor Nilam Singh - docent kafedry komp'üternyh nauk i inzhenerii uniwersiteta Graphic Era Deemed to be, Dehradun. Ona opublikowala bolee 15 nauchnyh rabot w mezhdunarodnyh zhurnalah/konferenciqh w oblasti mashinnogo obucheniq, bol'shih dannyh i oblachnyh wychislenij. V sferu ee nauchnyh interesow whodqt ML, bol'shie dannye i oblachnye wychisleniq.
