Требования к оформлению отчета. Отчет по лабораторной работе должен содержать

1 2 3 4

Отчет по лабораторной работе должен содержать:

1. Название и цель работы.

2. Исходные данные варианта задания.

3. Результаты компонентного анализа:

1) сводная характеристика для всех компонент с указанием собственных значений;

2) график для собственных значений главных компонент;

3) запись главных компонент c характеристикой весов признаков;

4) выбор значащих компонент и определение названия для них;

5) анализ структуры данных (на примере трехмерной диаграммы рассеивания - 3D Scatterplot): выделение групп объектов; формирование правил отнесения объектов к кластерам.

4. Результаты кластерного анализа:

1) дендрограмма (общий вид) с выделенными штрихом наиболее очевидными группировками;

2) сводка кластерного анализа с населенностью кластеров;

3) координаты центроидов и анализ кластеров по ним;

4) вид диаграмм рассеивания (2D и 3D) и анализ кластеров с их помощью;

5. Выводы (результаты сравнения и правила отнесения объектов к выделенным группам)

Контрольные вопросы

1. Основные виды закономерностей, извлекаемых с помощью методов Data Mining.

2.Основное назначение методов визуализации данных. Задачи, решаемые линейными методами снижения размерности.

3. Основные этапы выполнения метода главных компонент..

4. Выбор значащих главных компонент и названия для них.

5. Метод главных компонент. Достоинства и недостатки.

6. Постановка задачи для кластерного анализа.

7. Меры сходства между объектами и между кластерами.

8. Обобщенный алгоритм кластеризации.

Список литературы

1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.С., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.

2. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс.-.СПб: Питер,2001. – 368с.

3. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие / Под ред. д.э.н., проф. Н.П.Тихомирова. – М.: Издательство «Экзамен», 2003. – 496 с.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. - М.:Финансы и статистика, 2004.-.424с.

5. Дубров А.М. Компонентный анализ и эффективность в экономике: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 352 с.

6. Корнеев В.В., Гарре А.Ф., Васюткин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. – М.:Издатель Молгачева С.В., Изд-во Нолидж, 2001. – 496 с.

7. Калинина В. Н., Соловьев В. И. Введение в многомерный статистический анализ: Учебное пособие / ГУУ. – М., 2003. – 66 с.