Clustering and Classification Using Recursive Mixture Estimation. Software package
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F18%3A00484197" target="_blank" >RIV/67985556:_____/18:00484197 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/ZS/suzdaleva-0484197.pdf" target="_blank" >http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/ZS/suzdaleva-0484197.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Clustering and Classification Using Recursive Mixture Estimation. Software package
Popis výsledku v původním jazyce
The software package includes programs, which were developed within the project GA ČR GA15-03564S „Clustering and Classification Using Recursive Mixture Estimation“. The main contribution of the project was to propose and implement the algorithms for mixture-based clustering and classification for various combinations of components as well as pointer models in the programming free and open source environment Scilab (www.scilab.org).
Název v anglickém jazyce
Clustering and Classification Using Recursive Mixture Estimation. Software package
Popis výsledku anglicky
The software package includes programs, which were developed within the project GA ČR GA15-03564S „Clustering and Classification Using Recursive Mixture Estimation“. The main contribution of the project was to propose and implement the algorithms for mixture-based clustering and classification for various combinations of components as well as pointer models in the programming free and open source environment Scilab (www.scilab.org).
Klasifikace
Druh
R - Software
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA15-03564S" target="_blank" >GA15-03564S: Shlukování a klasifikace s využitím rekurzivního odhadování modelu směsi distribucí</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
20180108T101918Z-001
Technické parametry
software package
Ekonomické parametry
The main contribution of the project was to propose and implement the algorithms for mixture-based clustering and classi cation for various combinations of components as well as pointer models in the programming free and open source environment Scilab (www.scilab.org)
IČO vlastníka výsledku
67985556
Název vlastníka
ÚTIA AV ČR v.v.i