Сибирский федеральный университет

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ; Москва; Москва

Год издания: 2023

Ключевые слова: снижение размерности данных, генетических алгоритм, оптимизация, data dimensionality reduction, genetic algorithm, optimization

Аннотация: С целью уменьшения размерности данных и размеров набора данных, а также ускорения работы последующего алгоритма машинного обучения предлагаются схемы применения генетических алгоритмов в сочетании с методом k-ближайших соседей другими алгоритмами классификации, такими как байесовский классификатор. For the reduction of the dimensionality of the data and the size of the data set, as well as speed up the work of the subsequent machine learning algorithm, this paper proposes schemes for using genetic algorithms in combination with the k-nearest neighbors method and other classification algorithms, such as the Bayesian classifier.

Журнал: Технические науки: проблемы и решения

Номера страниц: 9-13

Место издания: Москва

• Пономарева Катерина Андреевна (Сибирский федеральный университет)