|
Номер части:
|
|||||||||||||
|
Журнал
|
ISSN: 2411-6467 (Print)
ISSN: 2413-9335 (Online)
Статьи, опубликованные в журнале, представляется читателям на условиях свободной лицензии CC BY-ND
ISSN: 2413-9335 (Online)
Статьи, опубликованные в журнале, представляется читателям на условиях свободной лицензии CC BY-ND
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ МАТРИЦЫ НЕТОЧНОСТЕЙ (55-58)
Науки и перечень статей вошедших в журнал:
DOI:
Дата публикации статьи в журнале: 2018/09/14
Название журнала: Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале, Выпуск:
53, Том: 1,
Страницы в выпуске: 55-58
Автор:
Прилепов Евгений Валерьевич
Аспирант, ГУТ, Киев
Аспирант, ГУТ, Киев
Анотация: Предметом изучения в статье являются процессы обработки данных, полученных в результате действия алгоритма кластеризации данных для решения прикладной задачи качественной оценки воздействия алгоритма. Целью работы является определение основных понятий оценки качества алгоритмов. Описание численной оценки качества алгоритмов, точности и полноты. Задача: качественная оценка действия алгоритмов кластеризации и обработки информации на основе диагностического тестирования. Используемым методом является: информационно-аналитический метод анализа предварительно обработанных данных, который представлен в виде модели табличного представления матрицы неточностей. Выводы. В результате было получено способ проверки действия алгоритмов обработки данных и численную оценку качества обработанной информации.
Ключевые слова:
алгоритм,
анализ,обработка,качество,оценка,метрика,
Данные для цитирования: Прилепов Евгений Валерьевич . ОЦЕНКА КАЧЕСТВА АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ МАТРИЦЫ НЕТОЧНОСТЕЙ (55-58) // Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале.
Технические науки.
2018/09/14;
53(1):55-58.
Список литературы: 1. Котов А., Красильников Н. Кластеризация данных. 2006.
2. James W. Perry Allen Kent Madeline M. Berry. Machine literature searching X. Machine language; factors underlying its design and development 3. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. — М. : Наука, 1973.f
4. Android Anomaly Detection System Using Machine. Learning Classification. Harry Kurniawan.
School of Informatics and Electrical. Engineering 2015.
5. Stephen V.Stehman. Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy.
6. Altman, DG; Bland, JM (1994). "Diagnostic tests 2: Predictive values".
7. Heston, Thomas F. (2011). "Standardizing predictive values in diagnostic imaging research".