Wyniki wyszukiwana dla hasla 27079 P3200011 (2) P3200046 4. Wybór metody grupowania w lynv. ustalenie liczhy skupień. •s. Interpretacja wyników podzP3200048 J(0}.02):= maxj xtj —x2J W procedurach SPSS ponadlo jest dostępna melryka zdefiniowana jakoP3200050 zacja (tzn. gdy .? = (), s = 1) zapewniająca, że wszystkie zmienne są wyrażone w porów- ny P3200053 - znając środki ciężkości grup możemy dokonać wstępnego podziału obiektów przyporządkowującP3200055 D cenią hipotezy zerowej, jeżeli dane zostały wylosowane z rozkładu o niższej kunozie niż wP3200056 lak aby skupienia nie zawierały zbyt małej liczby obiektów. Ponadto, jeżeli w zbiorze danyc49682 P3200018 (2) Teoria detekcji sygnałów jest użytecznym narzędziem opisu rozpoznawania pojedyncz35568 P3200010 zostaną użyteczne w analizach charakterystyki opisowe, w tym: średnia, wariancja, koy36514 P3200051 4.2.5. Obiekty nietypowe prezentowane metody analizy skupień tworzą grupowanie zupełn61737 P3200001 3. Pamięć W toku prowadzonych poprzednio rozważań opisywaliśmy uczenie się używając n63163 P3200034 Tablica 4.1. Harmonogram skupiania Agglomeration Schedule Stage Cluster67933 P3200016 (2) ność dawniej spostrzeganych bodźców, aktywizujących nawet bardzo słabe ślady pami84161 P3200006 Zbiór metod i technik wielowymiarowej analizy statystycznej jest bardzo pojemny, ciąg85165 P3200018 uporządkowania. Jedyną relacją porównująca dwie wartości na skali nominalnej jest rów86773 P3200036 „^unek 4.4. Algorytm k-średnich - ,Iteracja 2 Skupienie 1 ma 3 elem23366 P3200004 Ewa Frątczak Elżbieta Gołata Tomasz Klimanek Aneta Ptak-Chmielewska Ma24054 P3200009 pojemny, ciągle X*11 X,,•1 e o większościej rwacji (należy ować od P3200001 3. Pamięć W toku prowadzonych poprzednio rozważań opisywaliśmy uczenie się używając niekiedP3200005 (2) **«r ma J.G. Jenkinsa i K.M. Kallenbacha z roku 1924 wykazały właśnie taką prawidłowośćP3200007 101 Aktywność potnłwca wstrząsem. Niepamięcią objęty jest czas od kilku sekund do kilkunastWybierz strone: [
6 ] [
8 ]
