Участник:Arsenty

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: __NOTOC__ '''МФТИ, ФУПМ''' Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" Направление "'''Интеллектуальный анализ да...)
(Весна 2012, 6-й семестр)
Строка 26: Строка 26:
|страницы = 318-327
|страницы = 318-327
|url = http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/JMLDA/2012no3/pdf/Kuzmin2012TimeSeries.pdf?revision=2727
|url = http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/JMLDA/2012no3/pdf/Kuzmin2012TimeSeries.pdf?revision=2727
 +
}}
 +
 +
===Осень 2012, 7-й семестр===
 +
'''Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов.'''
 +
 +
''Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предложен алгоритм выбора оптимальной функции расстояния между документами. Исследуется соответствие между полученной кластеризацией документов и их экспертной классификацией. Результаты кластеризации и их соответствие экспертной тематической классификации проиллюстрированы вычислительным экспериментом на реальной коллекции документов.'''
 +
 +
'''Публикация'''
 +
*{{Статья
 +
|автор = А. А. Кузьмин, А. А. Адуенко, В. В. Стрижов
 +
|название = Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов
 +
|журнал = Известия ТулГУ.
 +
|год = 2012
 +
|номер = 3
 +
|ISSN = 2071-6141
 +
|язык = russian
 +
|страницы = 119-131
 +
|url = http://publishing.tsu.tula.ru/EstestvNauki.html
 +
}}
 +
 +
'''Иерархическая тематическая кластеризация тезисов и визуализация.'''
 +
 +
''Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предлагается алгоритм построения иерархической модели. Определяется степень несоответствия экспертной модели и предлагаемой. В работе сравнивается качество моделей, полученных с помощью агломеративного и дивизимного алгоритов. Визуализируются отличия полученной модели от экспертной. Предлагаемый алгоритм построения тематической модели проиллюстрирован кластеризацией коллекции тезисов конференции EURO 2012.'''
 +
 +
'''Публикация'''
 +
*{{Статья
 +
|автор = А. А. Кузьмин, В. В. Стрижов
 +
|название = Иерархическая тематическая кластеризация тезисов и визуализация.
 +
|журнал = Программная инженерия.
 +
|год = 2013
 +
|номер =
 +
|ISSN =
 +
|язык = russian
 +
|страницы =
 +
|url = http://novtex.ru/pi.html
}}
}}

Версия 21:01, 26 декабря 2012

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: senatormipt@gmail.ru

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен.

В данной работе рассматривается один из возможных методов прогнозирования, основанный на модели логистической регрессии. Предлагается способ разметки пучка временных рядов и построения матрицы объект --- признак. Алгоритм проверяется на синтетических пучках временных рядов вида зашумленных синусов и периодических трапеций. Как вариант практического применения, алгоритм тестируется на данных о потреблении электроэнергии.

Публикация

Осень 2012, 7-й семестр

Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов.

Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предложен алгоритм выбора оптимальной функции расстояния между документами. Исследуется соответствие между полученной кластеризацией документов и их экспертной классификацией. Результаты кластеризации и их соответствие экспертной тематической классификации проиллюстрированы вычислительным экспериментом на реальной коллекции документов.'

Публикация

  • А. А. Кузьмин, А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов // Известия ТулГУ.. — 2012. — № 3. — С. 119-131. — ISSN 2071-6141.

Иерархическая тематическая кластеризация тезисов и визуализация.

Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предлагается алгоритм построения иерархической модели. Определяется степень несоответствия экспертной модели и предлагаемой. В работе сравнивается качество моделей, полученных с помощью агломеративного и дивизимного алгоритов. Визуализируются отличия полученной модели от экспертной. Предлагаемый алгоритм построения тематической модели проиллюстрирован кластеризацией коллекции тезисов конференции EURO 2012.'

Публикация

  • А. А. Кузьмин, В. В. Стрижов Иерархическая тематическая кластеризация тезисов и визуализация. // Программная инженерия.. — 2013.
Личные инструменты