Wyniki wyszukiwana dla hasla 79928 P3200023 P3200017 (2) Poniższe dwa wzory służą do obliczenia odpowiednich wartości oczekiwanych zysku. 1.P3200018 uporządkowania. Jedyną relacją porównująca dwie wartości na skali nominalnej jest równość (P3200018 (2) Teoria detekcji sygnałów jest użytecznym narzędziem opisu rozpoznawania pojedynczych boP3200019 ch u, w/rosi v. cm. temperatura w stopniach Celsjusza lub Farenheita, wynagn^ . /I wartość P3200019 (2) semantyczny (słowa, zdania, reguły). W razie potrzeby żądane informacje są wydobywane zP3200020 *°ści od dvvoma ,retację znaczy olwiek »• Rze- wisto- unktu aepła iy 50 ikiej god-zga-iP3200020 (2) struktury systemu pamięci. Jej ogólność, a raczej ogólnikowość, stwarza tradnośd w inteP3200021 Rozdział 4. Analiza skupień 4.1. Metody analizy skupień 4.1.1.P3200021 (2) nosi ona do pamięci krótkoterminowej, a jej wielkość wynosi przeciętnie 7 bitów jla dorP3200022 W u -i idach grupowania nic zakładamy a priori żadnej informacji o właściwościach grup.P3200022 (2) Problemy I pytania 1. Jakie są źródła trudności w rozróżnianiu pojęćP3200023 4.1-2- Charakterystyka obiektów Zakładamy, że badane obiekty tworzą skończony zbiór (będącyP3200024 4.1.3. Metody grupowania Mel Istnieje ogromna liczba metod grupowania. W P3200025 rji ich kląsv»-i-W* ^ K le nie siruk hier^ ***» pska. ’nąniu erPre. k*. S^ni. żbio~ P3200026 Rysunek. 4.2. Dendrogram C A S E Labę1 Num ■npni(tv aelomeracyine 0 5 10P3200027 wania w pamięci komputera n(n — l)/2 liczb. Dla 100 obiektów wynosi to 4950. dla 200 obiektP3200029 ■ Wy|vjdwvcVviAac\ vxk^k mięliy skupieniami Miniowane są nasl(, 1 X ocVcAi vc vapvisi,e%ttP3200030 41mJ=("/. + «vA«,, + n, - i)/; 4.8 gdzie 4.9=zs4o„i.oj 6. W metodzie średniej odległośP3200034 Tablica 4.1. Harmonogram skupiania Agglomeration Schedule Stage ClusterP3200035 4.20 M: Mclodu k średnich została zaproponowana przez J.B.Mac Queena (1967). SPSS realizujeWybierz strone: [
3 ] [
5 ]
