Evolutionary method of factor analysis of data presented in the form of transaction databases
| Jazyk: | ukrajinština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 6, № 2(66) (2013): Information technology. Industry control systems; 11-15 Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 6, № 2(66) (2013): Информационные технологии. Системы управления в промышленности; 11-15 Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 6, № 2(66) (2013): Інформаційні технології. Системи керування в промисловості; 11-15 |
| ISSN: | 1729-3774 1729-4061 |
| Popis: | Вирішено задачу автоматизації факторного аналізу в транзакційних базах даних. Метою роботи було створення еволюційного методу факторного аналізу для пошуку прихованих залежностей у транзакційних базах даних. Запропоновано метод факторного аналізу, в якому формування груп близьких ознак виконується на основі еволюційного підходу, оцінювання еквівалентності термів ознак здійснюється шляхом видобування асоціативних правил. Решена задача автоматизации факторного анализа в транзакционных базах данных. Целью работы являлось создание эволюционного метода факторного анализа для поиска скрытых зависимостей в транзакционных базах данных. Предложен метод факторного анализа, в котором формирование групп близких признаков выполняется на основе эволюционного подхода, оценивание эквивалентности термов признаков осуществляется путем извлечения ассоциативных правил. The solution of the problem of factor analysis automation in the diagnosis and recognition of images is considered in the paper, and some results of our research in this area are given. The main purpose of the study is to develop an evolutionary method of factor analysis to find hidden dependencies in transactional databases. The use of modern methods of evolutionary search allows forming the groups of similar features. The issues of extracting factor groups from the specified transactional databases are considered in the paper for identifying new knowledge when solving the problems of diagnosis and recognition of images. The proposed method allows extracting the groups of qualitatively similar features from transactional databases. We propose to use the association rules to assess the equivalence of features terms that allows assessing the closeness of relationship between various features, making no demands to the input data and performing the factor analysis in transactional databases. The research results can be used by researchers dealing with the study and analysis of complex objects, processes and systems with the purpose to identify new knowledge, as well as in decision support systems for technical and medical diagnostics. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|