Страдания магистров
ВВЕДЕНИЕ
1.
1 ТЕРМИНАЛОГИЯ
2.
2 РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ГАУССА И ПРОИЗВОДНЫЕ
2.1.
2.1 Одномерное распределение
2.2.
2.2 Многомерное распределение
2.3.
2.3 Расстояние Махаланобиса
2.4.
2.4 Статистика Хотеллинга
3.
3 КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И КЛАССИФИКАЦИЯ
3.1.
3.1 Кластерный анализ
3.1.1.
3.1.1 Одномерная кластеризация (Пример из жизни)
3.1.2.
3.1.2 Многомерный случай
3.2.
5.2 Классификация
4.
4 НАДЕЖНАЯ СТАТИСТИКА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ВЫБРАСОВ (Robust statistics for outlier detection)
4.1.
4.1 Оценка одномерного положения и масштаба (ESTIMATING UNIVARIATE LOCATION AND SCALE)
4.2.
4.2 MULTIVARIATE LOCATION AND COVARIANCE ESTIMATION
4.3.
4.3 LINEAR REGRESSION
4.4.
4.4 FURTHER DIRECTIONS
4.4.1.
4.4.1 Principal Component Analysis
4.4.2.
4.4.2 Classification
4.4.3.
4.4.3 Clustering
4.4.4.
4.4.4 Beyond Outlier Detection
4.5.
4.5 SOFTWARE AVAILABILITY
5.
5 КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ
6.
6 ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
6.1.
6.1 Фильтры изображений
7.
Приложение
Powered by
GitBook
Страдания магистров
4.4.1 Principal Component Analysis