vault backup: 2026-05-31 10:18:48

2026-05-31 10:18:48 +03:00
parent 0804ea914e
commit f15f5e29f2
470 changed files with 2357 additions and 2329 deletions
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - math
-  - mephi
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- math
+- mephi
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-18
 updated: 2026-05-07
-title: Агломеративные (иерархические) Методы
+aliases:
+- Агломеративные (иерархические) Методы
 ---
-
 # Агломеративные (иерархические) Методы

 Принцип работы агломеративных методов кластеризации заключается в последовательном объединении групп наиболее приближенных объектов, а потом всё более далеких друг от друга.
@@ -2,14 +2,14 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-18
 updated: 2026-05-07
-title: Дивизимные Методы
+aliases:
+- Дивизимные Методы
 ---
-
 # Дивизимные Методы

 > Принцип работы обратен [[Агломеративные (иерархические) методы|Агломерации]].
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - math
-  - mephi
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- math
+- mephi
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-18
 updated: 2026-05-07
-title: Интерпретация Результатов Кластеризации
+aliases:
+- Интерпретация Результатов Кластеризации
 ---
-
 # Интерпретация Результатов Кластеризации
 1) <u>Анализ средних значений</u>
   - *Расчет* *средних*: 
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-05
 updated: 2026-05-07
-title: Итерационные Методы
+aliases:
+- Итерационные Методы
 ---
-
 # Итерационные Методы
 Процедуры классификации, которые, в отличие от иерархических методов, не строят дерево (дендрограмму), а разбивают совокупность объектов на кластеры путем последовательного улучшения начального разбиения.

@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2025-12-25
 updated: 2026-05-07
-title: Классификация
+aliases:
+- Классификация
 ---
-
 # Классификация

 > [!note] Определение
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: stable
 type: moc
 tags:
-  - math
-  - mephi
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- math
+- mephi
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-05-02
 updated: 2026-05-30
-title: Кластерный анализ - MOC
+aliases:
+- Кластерный анализ - MOC
 ---
-
 # Кластерный анализ - MOC

 %% Begin Waypoint %%
@@ -2,14 +2,14 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-18
 updated: 2026-05-07
-title: Критерии Определения Оптимального Числа Классов
+aliases:
+- Критерии Определения Оптимального Числа Классов
 ---
-
 # Критерии Определения Оптимального Числа Классов
 1) <u>Визуальный анализ дендрограммы</u>:
   Большой разрыв между уровнями разбиения $\rho_{0}$ и $\rho_{1}>\rho_{0}$ говорит о том, что оптимальное количество классов равно $\rho_{0}$
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-18
 updated: 2026-05-07
-title: Наивный Байесовский Алгоритм
+aliases:
+- Наивный Байесовский Алгоритм
 ---
-
 # Наивный Байесовский Алгоритм
 **<u>Упрощенный алгоритм Байеса (Naive Bayes)</u>** - это алгоритм классификации, основанный на вычислении условной вероятности значений прогнозируемых атрибутов. При этом и предполагается, что входные атрибуты являются независимыми и определен хотя бы один входной атрибут.

@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2025-12-25
 updated: 2026-05-07
-title: Понятие Однородности Объектов
+aliases:
+- Понятие Однородности Объектов
 ---
-
 # Понятие Однородности Объектов
 Понятие однородности объектов определяется правилом вычисления величины $\rho_{ij}$, характеризующей:
 1) расстояние между $i-ым$ и $j-ым$ объектами $d(O_i,O_{ij})$
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2025-12-25
 updated: 2026-05-07
-title: Постановка Задачи Кластерного Анализа
+aliases:
+- Постановка Задачи Кластерного Анализа
 ---
-
 # Постановка Задачи Кластерного Анализа
 Необходимо разбить анализируемую совокупность объектов $O = \{O_{1}, \dots, O_{N}\}$, статистически представленную в виде таблицы:$$X_{N*k}=
   \begin{pmatrix}
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: stable
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-03
 updated: 2026-05-07
-title: Расстояние Между Классами Объектов
+aliases:
+- Расстояние Между Классами Объектов
 ---
-
 # Расстояние Между Классами Объектов
 **Обозначения:**
 1) $\large S_{l}$ - $l-ый$ класс
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: stable
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2025-12-25
 updated: 2026-05-14
-title: Расстояние Между Объектами
+aliases:
+- Расстояние Между Объектами
 ---
-
 # Расстояние Между Объектами
 ## Теория
 1) Евклидово расстояние (Расстояние Минковского при $p=2$) (Теорема Пифагора)
@@ -2,15 +2,15 @@
 status: seed
 type: concept
 tags:
-  - mephi
-  - math
-  - statistics
-  - cluster-analysis
+- mephi
+- math
+- statistics
+- cluster-analysis
 created: 2026-01-18
 updated: 2026-05-07
-title: Функционалы Качества Разбиения
+aliases:
+- Функционалы Качества Разбиения
 ---
-
 # Функционалы Качества Разбиения

 При использовании разных методов кластерного анализа для одной выборки могут получиться разные разбиения.