Успевайте заказать остекление

ПО СТАРЫМ ЦЕНАМ!!!

Демонтаж старого балкона - бесплатно!

Расчет площади балкона с понижающим коэффициентом


Об установлении понижающих коэффициентов для расчета площади лоджии, веранды, балкона, террасы, используемой при расчете общей приведенной площади жилого помещения, Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 25 ноября 2016 года №854/пр

Об установлении понижающих коэффициентов для расчета площади лоджии, веранды, балкона, террасы, используемой при расчете общей приведенной площади жилого помещения



В соответствии с частью 1 статьи 5 Федерального закона от 30 декабря 2004 года N 214-ФЗ "Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации" (Собрание законодательства Российской Федерации, 2005, N 1, ст.40; 2006, N 30, ст.3287; 2010, N 25, ст.3070; 2016, N 27, ст.4237),

приказываю:

1. Установить понижающие коэффициенты для расчета площади лоджии, веранды, балкона, террасы, используемой при расчете общей приведенной площади жилого помещения согласно приложению к настоящему приказу.

2. Настоящий приказ вступает в силу с 1 января 2017 года.

3. Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на заместителя Министра строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации Н.Е.Стасишина.

Министр
М.А.Мень


Зарегистрировано
в Министерстве юстиции
Российской Федерации
16 декабря 2016 года,
регистрационный N 44769

Приложение. Понижающие коэффициенты для расчета площади лоджии, веранды, балкона, террасы, используемой при расчете общей приведенной площади жилого помещения

Приложение
к приказу
Министерства строительства
и жилищно-коммунального хозяйства
Российской Федерации
от 25 ноября 2016 года N 854/пр



При определении общей приведенной площади жилого помещения применяются следующие понижающие коэффициенты:

для лоджий

0,5

для балконов

0,3

для террас

0,3

для веранд

1,0

Электронный текст документа
подготовлен АО "Кодекс" и сверен по:
Официальный интернет-портал
правовой информации
www.pravo.gov.ru, 19.12.2016,
N 0001201612190057

Калькулятор площади поверхности тела

Калькулятор ниже вычисляет общую площадь поверхности человеческого тела, называемую площадью поверхности тела (BSA). Прямое измерение BSA затруднено, и поэтому было опубликовано множество формул для оценки BSA. Калькулятор ниже предоставляет результаты для некоторых из самых популярных формул.


Калькулятор Связанной Площади | Калькулятор площади поверхности

Таблица средних значений BSA

футов 2 м 2
Новорожденный 2.69 0,25
Двухлетний ребенок 5,38 0,5
Десятилетний ребенок 12,27 1,14
Взрослая женщина 17,22 1,6
Взрослый мужчина 20,45 1,9

BSA часто используется в клинических целях по сравнению с массой тела, поскольку это более точный показатель метаболической массы (потребности организма в энергии), где метаболическую массу можно оценить как жир -свободная масса, поскольку жировые отложения метаболически не активны. 1 BSA используется в различных клинических условиях, таких как определение сердечного индекса (чтобы связать работу сердца человека с размером его тела) или дозировки для химиотерапии (категория лечения рака). Хотя дозировка для химиотерапии часто определяется с использованием BSA пациента, существуют аргументы против использования BSA для определения дозировок лекарств с узким терапевтическим индексом - сравнение количества вещества, необходимого для достижения терапевтического эффекта, с количеством, которое вызывает токсичность.

Ниже приведены некоторые из наиболее популярных формул для оценки BSA и ссылки на ссылки для каждой из них для получения более подробной информации об их выводе. Наиболее широко используемой из них является формула Дюбуа, которая, как было показано, эффективна для оценки жировых отложений как у пациентов с ожирением, так и у пациентов без ожирения, в отличие от индекса массы тела. Если BSA представлен в м 2 , W - это вес в кг , а H - это высота в см , формулы имеют следующий вид:

Формула Дюбуа:

BSA = 0.007184 × Ш 0,425 × В 0,725

Du Bois D, Du Bois EF (июнь 1916 г.). «Формула для оценки приблизительной площади поверхности, если известны рост и вес». Архив внутренней медицины 17 (6): 863-71. PMID 2520314. Проверено 9 сентября 2012 г.

Формула Мостеллера:

BSA = = 0,016667 × Ш 0,5 × В 0,5

Mosteller RD. «Упрощенный расчет площади поверхности тела». N Engl J Med 1987; 317: 1098. PMID 3657876.

Формула Хейкока:

BSA = 0,024265 × Ш 0,5378 × В 0,3964

Haycock GB, Schwartz GJ, Wisotsky DH "Геометрический метод измерения площади поверхности тела: формула роста и веса, утвержденная для младенцев, детей и взрослых" J Pediatr 1978, 93: 62-66.

Формула Гехана и Джорджа:

BSA = 0,0235 × W 0,51456 × H 0,42246

Gehan EA, George SL, Cancer Chemother Rep 1970, 54: 225-235

Формула Бойда:

BSA = 0.03330 × Ш (0,6157 - 0,0188 × log10 (Ш) × В 0,3

Бойд, Эдит (1935). Рост площади поверхности человеческого тела. Университет Миннесоты. Институт защиты детей, серия монографий, № x. Лондон: Oxford University Press

Формула Фудзимото:

BSA = 0,008883 × Ш 0,444 × В 0,663

Фудзимото С., Ватанабэ Т., Сакамото А., Юкава К., Моримото К. Исследования площади физической поверхности японцев.18. Расчетные формулы в три этапа для всех возрастов. Nippon Eiseigaku Zasshi 1968; 5: 443-50.

Формула Такахира:

BSA = 0,007241 × Ш 0,425 × В 0,725

Фудзимото С., Ватанабэ Т., Сакамото А., Юкава К., Моримото К. Исследования площади физической поверхности японцев. 18. Расчетные формулы в три этапа для всех возрастов. Nippon Eiseigaku Zasshi 1968; 5: 443-50.

Формула Шлиха:

Женщины BSA = 0.000975482 × Ш 0,46 × В 1,08

Мужчины BSA = 0,000579479 × Ш 0,38 × В 1,24

Schlich E, Schumm M, Schlich M: "3D-сканирование тела als anthropometrisches Verfahren zur Bestimmung der spezifischen Korperoberflache". Эрнахрунгс Умшау 2010; 57: 178-183

1. Гринберг, JA., Boozer, CN. 1999. "Метаболическая масса, скорость метаболизма, ограничение калорийности и старение у самцов крыс Fischer 344". Elsevier 113 (2000): 37-48

.

% PDF-1.4 % 2376 0 obj> endobj xref 2376 48 0000000016 00000 н. 0000007428 00000 н. 0000001256 00000 н. 0000007516 00000 н. 0000007717 00000 н. 0000007913 00000 п. 0000008411 00000 н. 0000008667 00000 н. 0000008965 00000 н. 0000009194 00000 н. 0000009543 00000 н. 0000009791 00000 н. 0000010058 00000 п. 0000010136 00000 п. 0000010828 00000 п. 0000010963 00000 п. 0000011268 00000 п. 0000011798 00000 п. 0000011933 00000 п. 0000012073 00000 п. 0000012607 00000 п. 0000013682 00000 п. 0000014659 00000 п. 0000015631 00000 п. 0000016537 00000 п. 0000017521 00000 п. 0000018443 00000 п. 0000018692 00000 п. 0000019153 00000 п. 0000019289 00000 п. 0000019693 00000 п. 0000020687 00000 п. 0000021524 00000 п. 0000021904 00000 п. 0000022137 00000 п. 0000034634 00000 п. 0000057684 00000 п. 0000098611 00000 п. 0000109497 00000 п. 0000138102 00000 п. 0000138357 00000 н. 0000138612 00000 н. 0000138859 00000 н. 0000153665 00000 н. 0000153863 00000 н. 0000196976 00000 н. 0000219324 00000 н. 0000219574 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 2378 0 obj> поток xZ | չ? & oJ ۤ)% ło + ĮZxwAdgԪp} \ Q ? Kjuuh ~? ړ s !!! M} f)? L # dE: ɇd ^ + $ AY * BD # * 6u% 3OZȲ񿞴 | ^ TwVR, EGo 0V; ᛛ g | & 7 낳 7) o | iDRnFOA Akη_Yxm | zh6Ч / >> zī> vZVde [qPyGO ݵ W8 = 7t7 | Xc0AVlG'pFIgaH_, z # Kw: ~ Et = wyL ("k ٺ J '| r? TgFu_P3M : 窻 5,> [I = (ndƜ5g9Fkɪk ޽ fV: rn, mS0 ^ r%:) i.DԀ $: SH

.

Расчет среднего количества осадков на площади

Расчет среднего количества осадков на площади

Raingauge - делает точечную выборку пространственного распространения шторма

Гидрологический анализ - требуется информация об осадках на территории, например, над водосбором

Методы, используемые для преобразования значений точечных осадков на разных станциях дождемеров в среднее значение по водосбору, включают

  • Метод среднего арифметического
  • Метод многоугольника Тиссена
  • Изогитальный метод и т. Д.

Метод среднего арифметического

Метод многоугольника Тиссена

Осадки, зарегистрированные на каждой станции, имеют весовой коэффициент, основанный на районе, ближайшем к станции

Рассмотрим зону водосбора, например, с 3 дождемерами.Пусть будет 3 станции вне водосбора, но по соседству.

Площадь водосбора нарисована в масштабе, и на ней нанесено положение этих 6 станций. Эти 6 станций соединены так, чтобы получилась сеть треугольников.

Серединные перпендикуляры проведены к каждой из сторон этих треугольников. Эти биссектрисы образуют многоугольник вокруг каждой станции.

Если граница водосбора пересекает биссектрисы, тогда граница принимается как внешняя граница многоугольника.Эти ограничивающие многоугольники называются многоугольниками Тиссена. Площадь этих многоугольников измеряется планиметром или наложением сетки.

Этот метод считается более совершенным по сравнению с методом арифметического усреднения, поскольку каждой станции дождемера назначается определенный вес.

Даже дождемерные станции, расположенные за пределами водосбора, используются для расчета среднего количества осадков

Рисунок: Многоугольник Тиссена

Изогитальный метод

  • Isohyet - линия, соединяющая точки с равным количеством осадков
  • Площадь водосбора нанесена в масштабе, на ней нанесены дождемерные станции
  • Зарегистрированные значения осадков, для которых необходимо определить средние по площади, отмечены на соответствующих станциях
  • Соседние станции за пределами водосбора также считаются
  • Принимая точечные значения осадков в качестве ориентира, строятся изохиты различных значений осадков (аналогично рисованию контуров на основе точечных уровней)

Рисунок: Исохиец шторма

Площадь между соседними изогитами измерена планиметром.

  • Если изохиты выходят за пределы водосбора, граница водосбора используется как ограничивающая линия. Предполагается, что среднее количество осадков, указанное двумя изогетами, действует над межизогитальной зоной
  • Этот метод считается более совершенным по сравнению с предыдущими методами при большом количестве дождемерных станций

.Уменьшение размерности

- действительно ли PCA улучшает результат классификации? | автор: Meigarom Lopes

Я наткнулся на пару ресурсов о методах уменьшения размерности. Эта тема, безусловно, одна из самых интересных, и приятно думать, что существуют алгоритмы, способные уменьшить количество функций, выбирая наиболее важные из них, которые по-прежнему представляют весь набор данных. Одним из преимуществ, отмеченных авторами, является то, что эти алгоритмы могут улучшить результаты задачи классификации.

В этом посте я собираюсь проверить это утверждение с помощью анализа основных компонентов (PCA), чтобы попытаться улучшить производительность классификации нейронной сети по набору данных. Действительно ли PCA улучшает результат классификации? Давай проверим.

Прежде чем приступить к программированию, давайте поговорим об алгоритмах уменьшения размерности. Существует два основных алгоритма уменьшения размерности: линейный дискриминантный анализ (LDA) и анализ главных компонентов (PCA).Основное различие между этими двумя функциями заключается в том, что LDA использует информацию о классах для поиска новых функций, чтобы максимизировать ее разделимость, в то время как PCA использует дисперсию каждой функции для того же. В этом контексте LDA можно рассматривать как контролируемый алгоритм, а PCA - как неконтролируемый алгоритм.

Идея PCA состоит в том, чтобы просто найти набор осей низкой размерности, суммирующих данные. Но зачем нам суммировать данные? Давайте подумаем об этом примере: у нас есть набор данных, состоящий из набора свойств автомобилей.Эти свойства описывают каждый автомобиль по размеру, цвету, округлости, компактности, радиусу, количеству сидений, количеству дверей, размеру багажника и так далее. Однако многие из этих функций будут измерять связанные свойства и поэтому будут избыточными. Следовательно, мы должны удалить эту избыточность и описать каждую машину с меньшими характеристиками. Это именно то, что стремится сделать PCA. Например, подумайте о количестве колес как о характеристике автомобилей и автобусов, почти каждый пример из обоих классов имеет четыре колеса, поэтому мы можем сказать, что эта характеристика имеет низкую дисперсию (от четырех до шести или более колес в некоторых из редкие автобусы), поэтому эта функция сделает автобус и автомобили одинаковыми, но на самом деле они сильно отличаются друг от друга.Теперь рассмотрим высоту как характеристику, автомобили и автобусы имеют разные значения для нее, разница в большом диапазоне от самого низкого автомобиля до самого высокого автобуса. Ясно, что высота этих транспортных средств - хорошее свойство их разделять. Напомним, что PCA не принимает во внимание информацию о классах, он просто смотрит на дисперсию каждой функции, потому что разумно предполагает, что функции, которые представляют высокую дисперсию, с большей вероятностью будут иметь хорошее разделение между классами.

Часто люди ошибаются, полагая, что PCA выбирает одни объекты из набора данных и отбрасывает другие.Алгоритм фактически строит новый набор свойств на основе комбинации старых. С математической точки зрения, PCA выполняет линейное преобразование, перемещая исходный набор функций в новое пространство, состоящее из главных компонентов. Эти новые функции не имеют для нас никакого реального значения, только алгебраические, поэтому не думайте, что, комбинируя линейно функции, вы найдете новые функции, о которых вы никогда не думали, что они могут существовать. Многие люди до сих пор верят, что алгоритмы машинного обучения - это волшебство, они вводят тысячи входных данных прямо в алгоритм и надеются найти все идеи и решения для своего бизнеса.Не обманывайтесь. Задача специалиста по обработке данных - найти идеи для бизнеса посредством хорошо проведенного исследовательского анализа данных с использованием алгоритма машинного обучения как набора инструментов, а не как волшебной палочки. Имейте это в виду.

В новом пространстве функций мы ищем некоторые свойства, которые сильно различаются для разных классов. Как я показал в предыдущем примере, некоторые свойства с низкой дисперсией бесполезны, из-за этого примеры будут выглядеть одинаково. С другой стороны, PCA ищет свойства, которые демонстрируют как можно больше различий между классами, чтобы построить пространство главных компонентов.Алгоритм использует концепции матрицы дисперсии, матрицы ковариации, собственных векторов и пар собственных значений для выполнения PCA, обеспечивая в результате набор собственных векторов и их соответственно собственных значений. Как именно работает PCA - материал для следующих сообщений.

Итак, что нам делать с собственными значениями и собственными векторами? Это очень просто, собственные векторы представляют новый набор осей пространства главных компонентов, а собственные значения несут информацию о величине дисперсии, которую имеет каждый собственный вектор.Итак, чтобы уменьшить размерность набора данных, мы собираемся выбрать те собственные векторы, которые имеют большую дисперсию, и отбросить те, которые имеют меньшую дисперсию. По мере прохождения приведенного ниже примера будет все более и более понятно, как именно это работает.

Теперь мы подошли к самой интересной части этого поста. Посмотрим, действительно ли PCA улучшает результат задачи классификации.

Моя стратегия заключается в том, чтобы применить нейронную сеть к набору данных и увидеть ее первоначальные результаты.После этого я собираюсь выполнить PCA перед классификацией и применить ту же нейронную сеть к новому набору данных и в последний раз сравнить оба результата.

Набор данных происходит из репозитория машинного обучения UCI под названием «Набор данных Statlog (силуэты транспортных средств)». В этом наборе данных хранятся некоторые измерения силуэтов четырех автомобилей с целью классификации. Он состоит из 946 примеров и 18 мер (атрибутов) всех числовых значений, вы можете проверить более подробную информацию здесь, по этой ссылке: https: // archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(Vehicle+Silients). Нейронная сеть будет представлять собой многослойный персептрон с четырьмя скрытыми узлами и одним выходным узлом, все с сигмоидной функцией в качестве функции активации, а функции PCA будут поступать из пакета R.

Прежде всего, я собираюсь подготовить набор данных для двоичной классификации.

Я собираюсь выбрать примеры только из двух классов, чтобы составить двоичную классификацию. Примеры будут взяты из классов «автобус» и «сааб». Класс «saab» будет заменен на класс 0, а класс «автобус» будет заменен на класс 1.Следующий шаг состоит в разделении набора данных на наборы данных для обучения и тестирования с 60% и 40% от общего числа примеров классов соответственно.

После подготовки предыдущего набора данных давайте смоделируем нейронную сеть, используя сразу все функции, а затем применим тестовый набор данных.

  # Загрузить библиотеку  
library (dplyr)

# Загрузить набор данных
data = read.csv ("../dataset/vehicle.csv", stringsAsFactor = FALSE)

# Преобразовать набор данных
dataset = data%>%
filter (class == "bus" | class == "saab")%>%
transform (class = ifelse (class == "saab", 0, 1))
dataset = as.data.frame (sapply (dataset, as.numeric))

# Разделение набора данных для обучения и тестирования
index = sample (1: nrow (набор данных), nrow (набор данных) * 0,6, replace = FALSE)

trainset = набор данных [индекс,]
test = набор данных [-index,]
testset = test%>% select (-class)

# Создание нейронной сети (NN)
библиотека (нейронная сеть)
n = имена ( trainset)
f = as.formula (paste ("class ~", paste (n [! n% in% "class"], collapse = "+")))
nn = neuralnet (f, trainset, hidden = 4 , линейный.output = FALSE, threshold = 0.01)

plot (nn, rep = "best")

Рисунок 1. Многослойная нейронная сеть-Персептрон
  # Тестирование результата output  
nn.results = compute (nn, testset)

results = data.frame (actual = test $ class, prediction = round (nn.results $ net.result))

# Матрица ошибок
библиотека (каретка)
t = table (results)
print (confusionMatrix) (t))

## Матрица неточностей и статистика
##
## прогноз
## фактический 0 1
## 0 79 0
## 1 79 16
##
## Точность: 0.545977
## 95% ДИ: (0,4688867, 0,6214742)
## Нет информации Скорость: 0,908046
## Значение P [Acc> NIR]: 1
##
## Каппа: 0,1553398
## Тест Макнемара P- Значение: <0,0000000000000002
##
## Чувствительность: 0,5000000
## Специфичность: 1.0000000
## Pos Pred Value: 1.0000000
## Neg Pred Value: 0,1684211
## Распространенность: 0,9080460
## Частота обнаружения: 0,4540230
## Распространенность обнаружения: 0,4540230
## Сбалансированная точность: 0,7500000
##
## «Положительный» класс: 0
##

Похоже, мы получили некоторые результаты.Во-первых, взгляните на матрицу путаницы. По сути, матрица путаницы показывает, сколько примеров было классифицировано по классам. Основная диагональ показывает примеры, которые были классифицированы правильно, а вторичная диагональ показывает неправильную классификацию. В этом первом результате классификатор выглядит очень запутанным, потому что он правильно классифицирует почти все примеры из класса «saab», но он также классифицирует большинство примеров из класса «автобус» как класс «saab». Подтверждая эти результаты, мы видим, что значение точности составляет около 50%, это действительно плохой результат для задачи классификации.Классификатор имеет практически 50% вероятность отнести новый образец к классу «автомобиль» и 50% - к классу «автобус». Аналогично нейронная сеть подбрасывает монетку для каждого нового примера, чтобы выбрать, к какому классу она должна его отнести.

Теперь давайте проведем анализ главных компонентов по набору данных и получим собственные значения и собственные векторы. На практике вы увидите, что функция PCA из пакета R предоставляет набор собственных значений, уже отсортированных в порядке убывания, это означает, что первый компонент - это тот, который имеет наибольшую дисперсию, второй компонент - это собственный вектор со второй по величине дисперсией и так далее.2

#% отклонения
prop_varex = pr_var / sum (pr_var)

# Plot
plot (prop_varex, xlab = "Главный компонент",
ylab = "Объясненная доля дисперсии", type = "b ")

Рисунок 02. Процент отклонения от каждого основного компонента
  # График осыпи  
график (cumsum (prop_varex), xlab =" Главный компонент ",
ylab =" Объясненная кумулятивная пропорция отклонения ", type =" b ")
Рисунок 03.Кумулятивная сумма дисперсии

Встроенная функция R «prcomp» из пакетов статистики по умолчанию выполняет PCA, она возвращает все необходимые собственные значения и собственные векторы. Первый график показывает процент отклонения каждого признака. Вы можете видеть, что первый компонент имеет самую высокую дисперсию, что-то значение около 50%, в то время как 8-й компонент составляет около 0% дисперсии. Итак, это указывает на то, что мы должны подобрать первые восемь компонентов. Второй рисунок показывает другую перспективу дисперсии, хотя совокупная сумма по всей дисперсии, вы можете видеть, что первые восемь собственных значений соответствуют примерно 98% всей дисперсии.Действительно, это довольно неплохая цифра, это означает, что теряется всего 2% информации. Самым большим преимуществом является то, что мы переходим от области с восемнадцатью функциями к другой, в которой только восемь функций теряют только 2% информации. Это, безусловно, сила уменьшения размерности.

Теперь, когда мы знаем количество функций, которые будут составлять новое пространство, давайте создадим новый набор данных, а затем снова смоделируем нейронную сеть и проверим, получим ли мы новые лучшие результаты.

  # Создание нового набора данных  
train = data.frame (class = trainset $ class, pca $ x)
t = as.data.frame (pred (pca, newdata = pca_testset))

new_trainset = train [, 1: 9]
new_testset = t [, 1: 8]

# Построить нейронную сеть (NN)
библиотека (нейронная сеть)
n = names (new_trainset)
f = as.formula (paste (" class ~ ", paste (n [! n% in%" class "], collapse =" + ")))
nn = neuralnet (f, new_trainset, hidden = 4, linear.output = FALSE, threshold = 0.01)

# Постройте график NN
(nn, rep = "best")

Рисунок 04. Нейронная сеть с новым набором данных
  # Протестируйте полученный результат  
nn.results = compute (nn, new_testset)

# Results
results = data.frame (actual = test $ class,
prediction = round (nn.results $ net.result))

# Confusion Matrix
library ( каретка)
t = таблица (результаты)
print (confusionMatrix (t))

## Матрица неточностей и статистика
##
## прогноз
## фактический 0 1
## 0 76 3
## 1 1 94
##
## Точность: 0.9770115
## 95% ДИ: (0,9421888, 0,9937017)
## Нет информации Скорость: 0,5574713
## Значение P [Acc> NIR]: <0,00000000000000022
##
## Каппа: 0,9535318
## Тест Макнемара P -Значение: 0,6170751
##
## Чувствительность: 0,9870130
## Специфичность: 0.9690722
## Pos Pred Value: 0,9620253
## Neg Pred Value: 0,9894737
## Распространенность: 0,4425287
## Скорость обнаружения: 0,4367816
## Распространенность обнаружения: 0,4540230
## Сбалансированная точность: 0,9780426
##
# «Положительный» класс: 0
##

Что ж, думаю, сейчас мы получили лучшие результаты.Давайте внимательно это рассмотрим.

Матрица неточностей на этот раз показывает действительно хорошие результаты, нейронная сеть допускает меньше ошибок в классификации в обоих классах, это можно увидеть, хотя значения главной диагонали, а также значение точности составляют около 95%. Это означает, что у классификатора есть 95% шанс правильно классифицировать новый невидимый пример. Для задач классификации это неплохой результат.

Уменьшение размерности играет действительно важную роль в машинном обучении, особенно когда вы работаете с тысячами функций.Анализ главных компонентов - один из лучших алгоритмов снижения размерности, его несложно понять и использовать в реальных проектах. Этот метод, помимо упрощения работы по манипулированию функциями, по-прежнему помогает улучшить результаты классификатора, как мы видели в этом посте.

Наконец, ответ на первоначальный вопрос - да, действительно, анализ главных компонентов помогает улучшить результаты классификатора.

Как я уже упоминал ранее, существуют другие методы уменьшения размерности, такие как линейный дискриминантный анализ, факторный анализ, изокарта и его варианты.Идея состоит в том, чтобы изучить преимущества и недостатки каждого из них, а также проверить результаты по отдельности и вместе. Улучшит ли LDA в сочетании с PCA результаты классификаторов? Что ж, давайте разберемся с этим в следующих постах.

Полный код доступен в моем репозитории Git Hub, а также в наборе данных. (https://github.com/Meigarom/machine_learning)

Спасибо, что уделили время чтению этого сообщения. Я очень признателен, отзывы всегда приветствуются.

До скорой встречи, ребята.

.

Смотрите также