Курсовая работа - Вариант 0, Филиппов Ф.В. (Технологии обработки информации, ТОИ)

Архив содержит полный отчёт WORD + все файлы для 3 задания (анимация SVG)Задание № 1: Понижение размерности данных

Исследовать эффективность методов PCA и SVD для понижения размерности данных.

В качестве исходных данных для анализа следует самостоятельно выбрать изображение в формате jpg. Размер изображения должен быть не менее 400 х 400 пикселей.

В ходе исследования необходимо проделать следующее:

- выбрать и обосновать количество главных компонент, достаточное для качественной визуализации;

- оценить выигрыш сжатого изображения по объему, по сравнению с оригиналом;

- оценить количество «утраченной» информации;

- выяснить зависит ли достаточное число компонент для качественной визуализации от характера изображения (если да, то оценить эту зависимость).

Контрольные вопросы 

1. Как вычислить матрицу счетов метода РСА исследуемой матрицы Х, используя сингулярное разложение Х?
2. Опишите процесс выделения главных компонент в многомерном случае своими словами.
3. Что такое собственные значения матрицы счетов метода РСА и что они характеризуют?
4. Как связаны между собой сингулярные значения SVD разложения и собственные значения матрицы счетов метода РСА?
5. Какие критерии выбора числа главных компонент используются на практике?

Задание № 2: Кластеризация данных

Исследовать возможности классификации данных с использованием алгоритмов t-SNE и UMAP.

Исходные данные для анализа загрузить из ресурса Wine Quality (http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality /) репозитария. Варианты заданий (номер варианта определяется последней цифрой номера зачетки) приведены в табл. 2.

Таблица 2

Варианты задания

Чётная цифра winequality-red.csv

Основная задача исследования состоит в определении качества субъективной оценки экспертов и формированию обоснованной кластеризации вин.

Исследование должно содержать:

- описание исследуемого набора данных,

- подготовку данных для анализа,

- план и решаемые задачи,

- выбор используемых функций и описание их параметров,

- результаты исследования,

- аргументированные выводы.

Программный код должен быть снабжен подробным комментарием.

Контрольные вопросы 

1. Как можно интерпретировать назначение и выбирать адекватное значение перплексии при использовании алгоритма t-SNE? 
2. Как решается проблема скученности точек в пространстве отображения в алгоритме t-SNE? 
3. Чем распределение Стьюдента отличается от нормального распределения? 
4. Что пытается сохранить алгоритм UMAP: глобальную структуру анализируемых данных или локальные расстояния между отдельными точками?

Задание № 3: Обработка графической информации

Визуализировать отрывок сказки К.И.Чуковского «Муха-цокотуха» с использованием технологии SVG, соответствующий номеру фрагмента. Номер своего фрагмента определяется последней цифрой номера зачетной книжки:

0)Муха, Муха-Цокотуха,

Позолоченное брюхо!

Муха по полю пошла,

Муха денежку нашла.

Пошла Муха на базар

И купила самовар:

"Приходите, тараканы,

Я вас чаем угощу!"

Как минимум, созданный фрагмент должен включать анимацию действия «героев» с использованием технологии SVG, а также звуковое сопровождение соответствующего фрагмента сказки (его можно вырезать, например из https://deti-online.com/audioskazki/skazki-chukovskogo-mp3/muha-cokotuha/). Звуковое сопровождение должно быть синхронизировано с визуальной анимацией.

Результирующий (исполнительный) файл должен иметь расширение svg. Не забудьте приложить все дополнительные файлы (аудио и, возможно jpg, png, gif и внешние svg и т.п.) и проверить работоспособность вашего продукта на разных браузерах.

Контрольные вопросы 

1. Перечислите и назовите особенности использования всех тегов группировки объектов. 
2. С помощью какого механизма и какие динамические визуальные эффекты обеспечивает видовое окно viewBox?