| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Лисица, Е. В. | - |
| dc.contributor.author | Скакун, В. В. | - |
| dc.contributor.author | Яцков, Н. Н. | - |
| dc.contributor.author | Апанасович, В. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2017-11-09T12:34:03Z | - |
| dc.date.available | 2017-11-09T12:34:03Z | - |
| dc.date.issued | 2017 | - |
| dc.identifier.citation | Отбор значимых признаков методами иерархического кластерного анализа / Е. В. Лисица и другие // Информационные технологии и системы 2017 (ИТС 2017) = Information Technologies and Systems 2017 (ITS 2017) : материалы междунар. науч. конф. (Республика Беларусь, Минск, 25 октября 2017 года) / редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2017. – С. 100 - 101. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/27613 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассматриваются методы иерархического кластерного анализа для выделения значимых признаков объектов, сегментированных на многоканальных люминесцентных изображениях. В ходе исследования были рассмотрены 42 характеристики объектов по форме и цвету. Оптимальная комбинация
метода связывания и метрики были отобраны, используя кофенестический коэффициент. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | иерархический кластерный анализ | ru_RU |
| dc.title | Отбор значимых признаков методами иерархического кластерного анализа | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | ИТС 2017
|
