Курсовая работа: Принятие решений на примере задачи распознавания образов с использованием алгоритма «Дискриминантная функция»
Описание
Содержание
Введение
Теоретическая часть
Метод решения задачи.
Линейный дискриминантный анализ.
Квадратичный дискриминантный анализ.
Распознавание с отказами.
Практическая часть
Постановка задачи.
Исходные данные
Решение
Заключение
Список литературы
Методы дискриминантного анализа находят применение в различных областях: медицине, социологии, психологии, экономике и т.д. При наблюдении больших статистических совокупностей часто появляется необходимость разделить неоднородную совокупность на однородные группы (классы). Такое расчленение в дальнейшем при проведении статистического анализа дает лучшие результаты моделирования зависимостей между отдельными признаками.
Дискриминантный анализ оказывается очень удобным и при обработке результатов тестирования отдельных лиц. Например, при выборе кандидатов на определенную должность можно всех опрашиваемых претендентов разделить на две группы: «подходит» и «не подходит».
Можно привести еще один пример применения дискриминантного анализа в экономике. Для оценки финансового состояния своих клиентов при выдаче им кредита банк классифицирует их на надежных и ненадежных по ряду признаков. Таким образом, в тех случаях, когда возникает необходимость отнесения того или иного объекта к одному из реально существующих или выделенных определенным способом классов, можно воспользоваться дискриминантным анализом.
Введение
Теоретическая часть
Метод решения задачи.
Линейный дискриминантный анализ.
Квадратичный дискриминантный анализ.
Распознавание с отказами.
Практическая часть
Постановка задачи.
Исходные данные
Решение
Заключение
Список литературы
Введение
Дискриминантный анализ — это раздел математической статистики, содержанием которого является разработка методов решения задач различения (дискриминации) объектов наблюдения по определенным признакам.Методы дискриминантного анализа находят применение в различных областях: медицине, социологии, психологии, экономике и т.д. При наблюдении больших статистических совокупностей часто появляется необходимость разделить неоднородную совокупность на однородные группы (классы). Такое расчленение в дальнейшем при проведении статистического анализа дает лучшие результаты моделирования зависимостей между отдельными признаками.
Дискриминантный анализ оказывается очень удобным и при обработке результатов тестирования отдельных лиц. Например, при выборе кандидатов на определенную должность можно всех опрашиваемых претендентов разделить на две группы: «подходит» и «не подходит».
Можно привести еще один пример применения дискриминантного анализа в экономике. Для оценки финансового состояния своих клиентов при выдаче им кредита банк классифицирует их на надежных и ненадежных по ряду признаков. Таким образом, в тех случаях, когда возникает необходимость отнесения того или иного объекта к одному из реально существующих или выделенных определенным способом классов, можно воспользоваться дискриминантным анализом.
Характеристики курсовой работы
Учебное заведение
Семестр
Просмотров
1
Размер
761,5 Kb
Список файлов
Принятие решений на примере задачи распознавания .doc
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
МГИМО
Tortuga










