Фундаментальная библиотека ФГБОУ ВО СПХФУ Минздрава России

Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A

Главная

ИРБИС64+

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог

Картотека журнальных статей

Систематический имидж-каталог

Авторефераты диссертаций

Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ

ЭБС IPRBooks

ЭБС Консультант студента

ЭБС Юрайт

Диссертации, защищенные в СПХФУ

Журнальный фонд СПХФУ

Библиотечный фонд техникума

ВКР

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=кластерный анализ<.>)

Общее количество найденных документов : 6
Показаны документы с 1 по 6

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 79637
Автор(ы) : Казанская А. Ю., Компаниец В. С.
Заглавие : Комплексный подход к оценке социально-экономического состояния?муниципальных образований : Учебное пособие
Выходные данные : Саратов: Вузовское образование, 2019
Колич.характеристики :225 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4487-0390-4: Б.ц.
УДК : 338
ББК : 65.053
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): кластерный анализ--муниципальное образование--муниципальное управление--социально-экономическое состояние
Аннотация: Начиная с конца 1990-х годов комплексный подход к исследованию проблем социально-экономического развития получает все более широкое применение в муниципальном управлении, что объясняется, во-первых, пониманием муниципального образования как сложной социально-экономической системы, а, во-вторых, стремлением муниципального образования как самоорганизуемой и самоуправляемой системы поддерживать и развивать свой экономический потенциал, улучшать качество жизни населения.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 79330
Автор(ы) : Александровская Ю. П.
Заглавие : Многомерный статистический анализ в экономике : Учебное пособие
Выходные данные : Казань: Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2017
Колич.характеристики :96 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-7882-2191-5: Б.ц.
УДК : 517
ББК : 65.051
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): кластерный анализ--компонентный анализ--матричная алгебра--многомерная классификация--статистический анализ--факторный анализ--экономика
Аннотация: Рассмотрены теоретические и практические вопросы многомерного статистического анализа. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторной работы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика». Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 63324
Автор(ы) : Воронова Л. И.
Заглавие : Интеллектуальные базы данных : Учебное пособие
Выходные данные : Москва: Московский технический университет связи и информатики, 2013
Колич.характеристики :35 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Цена : Б.ц.
УДК : 00
ББК : 32.97
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): аналитическая система--бд--визуализация--интеллектуальный анализ--кластерный анализ--хранилище
Аннотация: В учебном пособии «Интеллектуальные базы данных» рассмотрены вопросы применения методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) к большим объемам данных (Data Warehouse). Проанализированы соответствующие программно-инструментальные средства, в том числе технологии известные как «NoSQL» базы данных - решения альтернативные реляционным базам данных.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 26445
Автор(ы) : Федин Ф. О., Федин Ф. Ф.
Заглавие : Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining: Учебное пособие. Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining
Выходные данные : : Московский городской педагогический университет Б.м., 2012
Колич.характеристики :308 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-8154-0243-0: Б.ц.
УДК : 621.391
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): анализ данных--data mining--интеллектуальный анализ--аналитическая платформа--кластерный анализ--линейная регрессия--деревья решений
Аннотация: Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теоретические основы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных, построения информационных хранилищ корпорации. Вторая часть посвящается методам интеллектуального анализа данных, применяемым в современных аналитических платформах. Для студентов, аспирантов и преподавателей, занимающихся технологиями хранения и анализа данных.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 88
Автор(ы) : Барабанщиков В. А., Крылов В. Ю., Савченко Т. Н., Малинецкий Г. Г., Нечаев Н. Н., Редько В. Г., Тарасов В. Б., Носуленко В. Н., Острякова Т. В., Головина Г. М., Кострикина И. С., Блинникова И. В., Рябов В. Б., Толочек В. А., Денисова В. Г., Толочек А. В., Журавлева Н. И., Дубровский В. Е., Лови О. В., Калуцкая А. П., Лазебная Е. О., Зеленова М. Е., Горюнова Н. Б., Лебедев А. Н., Мартиросов Э. Г., Абрамов Д. А., Бусова Ю. В., Литвинова Т. И., Романова Т. Ф., Cеменов М. М., Морозов В. П., Курдюмов С. П., Митина О. В., Жегалло А. В., Величковский Б. Б., Измайлов Ч. А., Едренкин И. В., Сочивко Д. В., Баканов А. С., Дрынков А. В., Казанцева А. Ю., Иванова Л. В., Шендяпин В. М., Русалов В. М., Журавлев А. Л., Брушлинский А. В., Бубнова С. С., Лукьянов А. Н.
Заглавие : Математическая психология: школа В.Ю. Крылова
Выходные данные : Москва: Издательство «Институт психологии РАН», 2019
Колич.характеристики :512 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-9270-0154-5: Б.ц.
УДК : 159.9
ББК : 88
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): в.ю. крылов--искусственный интеллект--кластерный анализ--математическая модель--математическая психология--мягкие вычисления--нечеткая логика--психосинергетика--самоорганизация--синергетический компьютер
Аннотация: Предлагаемая коллективная монография продолжает издательскую серию, посвященную научным школам, сложившимся в Институте психологии РАН. Настоящий выпуск составляют работы по математической психологии. Это новая отрасль психологической науки, получившая оригинальное развитие в работах доктора психологических наук, профессора Владимира Юрьевича Крылова (1933-1996). Каждый тематический раздел монографии открывает статья В.Ю. Крылова, последующие статьи дополняют и углубляют его идеи, касающиеся теоретических подходов, моделей и методов математической психологии. Тем самым показана преемственность развития математической психологии в России. В книге не только представлены результаты научных исследований, но и дается экскурс в историю математической психологии. Книга предназначена для методологов науки, психологов, педагогов, специалистов, работающих в области инженерной и математической психологии.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 89404
Автор(ы) : Чубукова И. А.
Заглавие : Data Mining : Учебное пособие
Выходные данные : Москва, Саратов: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020
Колич.характеристики :469 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4497-0289-0: Б.ц.
УДК : 004.8
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): data mining--анализ данных--байесовская классификация--дерево решений--карта кохонена--кластерный анализ--консалтинг--метод визуализации--нейронная сеть--самоорганизующаяся карта
Аннотация: Учебное пособие знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.
(для доступа требуется авторизация)

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 02.07.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)