title: Discriminant analysis of database
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Феофанов Василий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Feofanov Vasilii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор технических наук, доцент  В.М. Буре
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Engineering, Associate Professor V.M. Bure
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011620
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4201
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена задаче классификации пациентов с сочетанной травмой груди.  До предварительной чистки данных  рассматриваемая база содержит 51 объект, описываемый с помощью 261-го признака. Идея работы заключается в развитии классического дискриминантного анализа для случая, когда число признаков значимо превышает число наблюдений. Для этого применялась процедура отбора признаков - пошаговый дискриминантный анализ. Для классификации использовались линейный и квадратичный дискриминантный анализ. Такие методы, как cross-validation leave-one-out, bootstrap leave-one-out, bootstrap 0.632 и bootstrap 0.632+  применялись для оценки точности классификатора. Алгоритм был осуществлен посредством языка R. Благодаря вышеописанным процедурам, конечная модель имеет высокую точность классификации. С медицинской точки зрения, реализованный подход позволил выявить признаки, которые могут помочь в оценке критического состояния больных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The final qualifying work is devoted to the classification of patients with concomitant chest injury. Before pre-treatment the considered database contains 51 objects, which are described by 261 features. The idea of research work consists in developing of the classic discriminant analysis for a situation when the number of features greatly exceeds the number of observations. For this reason a procedure of feature selection, namely, stepwise discriminant analysis has been utilized. Linear and quadratic discriminant analysis has been used for the classification. Such methods as cross-validation leave-one-out, bootstrap leave-one-out, bootstrap 0.632 and bootstrap 0.632+ have been applied for the estimation of the classification accuracy. Algorithm has been fulfilled by R language. Owing to aforementioned procedures, the final model has a high accuracy of classification. Medically, the implemented approach has helped to detect features which can assist in an estimation of the critical condition of the sufferers.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с учителем
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейный дискриминантный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: квадратичный дискриминантный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пошаговый дискриминантный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кросс-валидация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: бутстрап
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: supervised learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear discriminant analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: quadratic discriminant analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stepwise discriminant analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cross-validation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bootstrap
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Discriminant analysis of database
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Дискриминантный анализ базы данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4201/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,69 MB
resources.filename: reviewSV_st006717_Bure_Vladimir_Mansurovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4201/2/reviewSV_st006717_Bure_Vladimir_Mansurovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,56 kB
resources.filename: reviewSV_st006717_Bure_Vladimir_Mansurovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4201/6/reviewSV_st006717_Bure_Vladimir_Mansurovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,45 kB