Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon
material.view.file_icon Program.R
material.view.file_icon Интеллектуальные технологии ИБ, контр, вар 3!.docx
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

Аннотация на работу

Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента (2 последние цифры пароля) зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий.
Предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо:
1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (методические указания и пример приведены ниже); От варианта зависят весовая функция и значение k.
2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений (методические указания и пример приведены ниже). От варианта зависит выбор обучающей выборки.

Как определить свой вариант? У каждого студента есть некоторый номер N, который его уникально идентифицирует, этот номер – последние 2 цифры пароля.
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:

Nв=((N+13) mod 11)+1

Вариант весовой функции определяется по формуле:

Nвф=((N+7) mod 4)+1

Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
Nвд=((N∗N+2) mod 11)+1

В отчёте по контрольной работе необходимо указать свой номер и результаты расчётов по указанным выше формулам. После чего уже описывать подробный ход решения. Для метода построения решающих деревьев необходимо изобразить графически получившееся в итоге дерево (можно как в примере).

Варианты для контрольной работы

Для всех вариантов в методе ближайших соседей значение k (количество соседей) необходимо брать на 1 больше, чем количество классов в обучающей последовательности.
Варианты обучающих последовательностей и тестового объекта:

Исходные данные

Таблица 1 – Исходные данные
Показатель Значение
Вариант 03
обучающих последовательностей и тестового объекта (X,Y)={ (7,8,1), (6,7,1), (2,1,1), (2,4,1), (9,9,1), (8,4,1), (4,7,1), (11,13,2), (6,11,2), (14,8,2), (11,7,2)}: тестовый объект x’=(6,1)
Варианты весовых функций: 
метод парзеновского окна фиксированной ширины ; h=0.1
Здесь — заданная неотрицательная монотонно невозрастающая функция на , K(r)=e^(-r)
k 3

Задание
Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения.
Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений.

Дополнительная информация

СибГУТИ, 2023 год, Зачет,Ракитский А.А
Онлайн Тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности.
Вопрос No1 К основным задачам машинного обучения относятся: Поиск скрытых закономерностей, генерация новых знаний Классификация, кластеризация, регрессия, уменьшение размерности и прогнозирование Обработка специализированных наборов данных, генерация новых наборов данных, сжатие данных Повышение точности прогноза по сравнению с некоторой существующей прогнозирующей или решающей моделью, виртуализация данных, оптимизация Вопрос No2 MSE это Measure Square Evaluating, оценка квадратичной
User IT-STUDHELP : 29 сентября 2023
700 руб.
promo
Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Контрольная работа. Вариант 22
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 22 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=3 Классификатор на основе метода ближайших k соседей и определение класса тестового значения Решение: (X,Y)={ (1,7,1), (3,2,1), (6,8,1), (4,7,1), (9,8,1), (4,5,1), (1,2,1), (14,10,2), (8,12,2), (14,12,2), (11,10,2), (13,8,2), (13,6,2)}: тестовый объект x’=(6,7) 1 Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева прин
User banderas0876 : 14 ноября 2023
250 руб.
Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Контрольная работа. Вариант 22
Онлайн-тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности (100% верно)
Вопрос № 1 Регрессионный анализ – это Статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную Процесс, в результате которого большое число переменных, относящихся к имеющимся наблюдениям, сводят к меньшему количеству независимых влияющих величин Многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы Процесс исследования
User Roma967 : 17 января 2026
500 руб.
Онлайн-тест по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности (100% верно) promo
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 05
Контрольная работа по методам классификации Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента (2 последние цифры пароля) зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий. Предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо: 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (методические указания и пример приведены ниже); От вариант
User SibGUTI2 : 25 июля 2024
400 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 05
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
Вариант №19 Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 19 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=11. Обучающая последовательность и тестовый объект: 11) (X,Y)={ (7,2,1), (8,1,1), (8,7,1), (8,2,1), (9,9,1), (6,8,1), (13,8,2), (6,1,2),(11,8,2), (4,12,3), (7,14,3), (1,8,3), (9,6,3)}: тестовый объект x’=(13,10). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновск
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
600 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19 promo
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
Вариант №10 Выбор варианта: N = 10 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=2 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 2) (X,Y)={(2,7,1), (6,6,1), (8,6,1), (7,5,1), (5,9,1), (9,9,2), (11,2,2), (6,4,2), (10,9,2), (8,6,3), (1,10,3), (9,7,3),
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
600 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10 promo
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
Контрольная работа Вариант No5 Выбор варианта: N = 5 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=8 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=1 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=6 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 8) (X,Y)={ (5,9,1), (2,9,1), (3,7,1), (8,8,2), (14,4,2), (10,1,2), (12,4,2), (7,7,2), (12,7,2), (9,13,3
User IT-STUDHELP : 19 июня 2023
700 руб.
promo
Проект комплексної механізації виробництва молока з удосконаленням лінії пастеризації молока ферми ВРХ СВК «Моноліт» Ізюмського району Харківської області
Зміст Вступ……………………………………………………………………..6 1 Аналіз господарської діяльності……………………………………..8 1.1 Коротка характеристика господарства………………………………..8 1.2 Аналіз рослинництва…………………………………………………...9 1.3 Аналіз тваринництва……………………………………………………12 1.4 Напрямки господарської діяльності, перспективи і плани розвитку..14 2 Технологічна частина…………………………………………………15 2.1 Структура стада і система утримання тварин………………………...15 2.2 Раціони годівлі та розрахунок кормів для тварин…
User Рики-Тики-Та : 19 февраля 2012
1100 руб.
Теория электрической связи
Курсовая работа Теория электрической связи 20 вариант Курсовая работа выполняется для следующих исходных данных: 1. Номер варианта N =20. 2. Вид сигнала в канале связи: ДАМ. 3. Скорость передачи сигналов V =20000 Бод. 4. Амплитуда канальных сигналов А =4,472*10-3 В. 5. Дисперсия шума 2 = 5,2*10-6 Вт. 6. Априорная вероятность передачи символов "1" p(1) = 0,45. 7. Способ приема сигнала: КГ. 8. Полоса пропускания реального приемника 40 кГц. 9. Значение отсчета принятой смеси сигнала и помехи
User bioclown : 9 октября 2012
99 руб.
Тепломассообмен КГУ Курган 2020 Задача 3 Вариант 74
Определить удельный лучистый тепловой поток q (в ваттах на квадратный метр) между двумя параллельно расположенными плоскими стенками, имеющими температуру t1 и t2 и степени (коэффициенты) черноты ε1 и ε2, если между ними нет экрана. Определить q при наличии экрана со степенью (коэффициентом) черноты εэ (с обеих сторон).
User Z24 : 12 января 2026
200 руб.
Тепломассообмен КГУ Курган 2020 Задача 3 Вариант 74
Опора, Кронштейн, Корпус. Вариант №1
СОДЕРЖАНИЕ ЗАДАНИЯ №1. Опора, Кронштейн, Корпус. Вариант 1 1. Выполнить по аксонометрической проекции модель детали. 2 Используя метод проецирования вида с модели создать чертеж, построить три проекции используя штриховые линии для обозначения невидимого контура и нанести размеры. СОДЕРЖАНИЕ ЗАДАНИЯ №2 1. Выполнить по двум проекциям модель детали 2. Используя метод проецирования вида с модели создать чертеж в двух проекциях, выполнив простой или сложный разрез. При создании чертежа исключить
User bublegum : 28 июня 2020
350 руб.
Опора, Кронштейн, Корпус. Вариант №1
up Наверх