| Инд. авторы: | Рылов С.А. |
| Заглавие: | Использование частичного обучения в иерархической кластеризации |
| Библ. ссылка: | Рылов С.А. Использование частичного обучения в иерархической кластеризации // Тезисы XIX Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям: Кемерово, 29 октября - 2 ноября 2018 г. - 2018. - Новосибирск: ИВТ СО РАН. - С.76-77. - ISBN: 978-5-905569-08-1. |
| Внешние системы: | РИНЦ: 36398226; |
| Издано: | 2018 |
| Физ. характеристика: | с.76-77 |
| Конференция: | Название: XIX Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям Аббревиатура: YM2018 Город: Кемерово Страна: Россия Даты проведения: 2018-10-29 - 2018-11-02 Ссылка: http://conf.nsc.ru/ym2018/ru |
| Цитирование: | 1. Травкин О.И. Подходы к агрегации данных и извлечению факторов в задаче поиска мошенничества в банковских транзакциях // Тр. XVIII Междунар. Конф. «Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных». CEUR Workshop Proceedings, 2016. Т. 1752. С. 361-369. 2. Jothi Prakash М., Nithya L.M. A Survey on Semi- Supervised Learning Techniques // arXiv preprint arXiv:1402.4645. 2014. 3. Wang L. et al. Semi-supervised classification for hyperspectral imagery based on spatial-spectral label propagation // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2014. Vol. 97. P. 123-137. 4. Пестунов И.А., Рылов С.А., Бериков В.Б. Иерархические алгоритмы кластеризации для сегментации мультиспектральных изображений // Автометрия. 2015. Т. 51. № 4. С. 12-22. |
