Отличная работа! Автор молодец, выполнила все согласно требованиям и очень профессионально. Спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Деревья классификации в социологических исследованиях
- 32 страниц
- 2023 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Наиболее гибким методом многомерного разведочного анализа выступает метод деревьев классификации, так как с его помощью можно спрогнозировать принадлежность объектов исследования к тому или иному классу в соответствии со значением признаков, характеризующих объект. Метод деревьев классификации может быть применен в социологической науке при анализе информации, которая получена в результате опроса, когда необходимо дать характеристику конкретных групп респондентов. Деревья классификации позволяют наилучшим образом представить графическое представление – таким образом, сделанные на их основе выводы удается легче интерпретировать, чем, если бы они были представлены лишь в числовой форме. Это объясняет актуальность изучения данной темы.
Введение 3
Глава 1. Описание метода деревья классификации в социологии 5
1.1. Понятие «деревья классификации» и цель их построения в социологии 5
1.2. Иерархическая природа деревьев классификации 12
Глава 2. Особенности применения деревьев классификации 17
2.1. Преимущества и недостатки метода деревьев классификации 17
2.2. Возможности метода деревьев классификации при обработке социологической информации 25
Заключение 30
Список литературы 31
Тема: Деревья классификации в социологических исследованиях.
Период изготовления: апрель 2023 года.
Учебное заведение: неизвестно.
Работа была успешно сдана - заказчик претензий не имел.
1. Андреева А.А., Симсова Е.А. Методы добычи данных / А.А. Андреева, Симсова Е.А. // Вестник Чувашского университета, 2016. – № 2. – С. 322-330.
2. Богучаров В.А. Классификация с обучением на основе информативного дерева решений / В.А. Богучаров // StudNet, 2020. – Т. 3. – № 7. – С. 593-597.
3. Волков Ю.Г. Социология. Учебник для студентов узов; Под ред. В.И. Добренькова.2-е издание. / Ю.Г. Волков – М.: Социально-гуманитарное издание.; Р/н Д: Феникс,2017. -572 с.
4. Генрихов И.Е., Дюкова Е.В. Классификация на основе полных решающих деревьев /И.Е. Генрихов, Е.В. Дюкова // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2012. – Т. 52. – № 4. – С. 750.
5. Деревья решений в задачах классификации: особенности применения и методы повышения качества классификации / Я.А. Полин, Т.В. Зудилова, И.В. Ананченко, Т.Е. Войтюк Т.Е. // Современные наукоемкие технологии, 2020. – № 9. – С. 59-63.
6. Дильмухаметова А.Р., Галиаскарова Г.Р. Метод деревьев решений для задачи классификации / А.Р. Дильмухаметова, Г.Р. Галиаскарова //Colloquium-Journal, 2019. – № 16-1 (40). – С. 39-41.
7. Кафтанников И.Л., Парасич А.В. Особенности применения деревьев решений в задачах классификации / И.Л. Кафтанникова, А.В. Парасич // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника, 2015. – Т. 15. – № 3. – С. 26-32.
8. Классификация качества сельского населения методом деревьев / О.В. Бавыкина, А.А. Вахтин, Я.В. Туровский // Математическое обеспечение ЭВМ. межвузовский сборник научных трудов. Воронеж, 2002. – С. 11-13.
9. Классификация на основе алгоритма дерева решений для машинного обучения / А.В. Маркова, А.Г. Афанасьев, Г.И. Афанасьев // E-Scio, 2022. – № 11 (74). – С. 106-118.
10. Кислова О. Н. Возможности исследования метода построения дерева классификации при изучении академической мобильности студенчества / О.Н. Кислова, Л. Г. Сокурянская // Студенчество начала XXI века: ценностные ориентации и повседневные практики. – Екатеринбург : УрФУ, 2012. – С. 169-175.
11. Кравченко А.И. Общая социология: учебное пособие для вузов / А.И. Кравченко - М.: Юнити, 2017.- 479с.
12. Левицкая А.С. Деревья решений в задачах классификации / А.С. Левицкая // Перспективные научные разработки (ПНР-2020). Труды II Всероссийской научно-технической конференции, 2020. – С. 56-58.
13. Мифтахова А.А. Целесообразность использования метода деревьев решений для решения задач классификации / А.А. Мифтахова // Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения, 2014. – № 12. – С. 9-10.
14. Программная реализация метода деревьев решений для решения задач классификации и прогнозирования / Т.В. Зайцева, Н.В. Васина, О.П. Пусная, Н.Н. Смородина // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика, 2013. – № 7 (150). – С. 121-127.
15. Севернов Б.В., Севернов В.В. Решение задачи классификации поверхностей методом решающих деревьев / Б.В. Севернов, В.В. Севернов // Автоматизация. Современные технологии, 2020. – Т. 74. – № 10. – С. 458-462.
16. Фомина Е.Е. Возможности метода деревьев классификации при обработке социологической информации / Е.Е. Фомина // Гуманитарный вестник, 2018. – № 11 (73). – С. 5.
17. Фомина Е.Е. Деревья классификаций как один из способов анализа социологической информации / Е.Е. Фомина // Социосфера, 2018. – № 4. – С. 209-212.
18. Шевелев О.Г., Петраков А.В. Классификация текстов с помощью деревьев решений и нейронных сетей прямого распространения / О.Г. Шевелев, А.В. Петраков // Вестник Томского государственного университета, 2016. – № 290. – С. 300-307.
19. Yang R., Kan J. Classification of tree species at the leaf level based on hyperspectral imaging technology // Zurnal Prikladnoj Spektroskopii, 2020. – Т. 87. – № 1. – С. 175(1)-175(10).
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
