Подход к классификации данных, когда обучающая выборка не используется и закон распределения известен, называется
Выберите один ответ:
a. Декомпозиция распределений
b. Параметрический корреляционный анализ
c. Параметрический кластерный анализ

Другие предметы Университет Параметрический кластерный анализ ПМСА прикладной многомерный статистический анализ классификация данных обучающая выборка закон распределения декомпозиция распределений параметрический анализ кластерный анализ Новый

Правильный ответ на ваш вопрос - c. Параметрический кластерный анализ.

Давайте разберем, почему именно этот вариант является правильным, а также объясним основные концепции, связанные с ним.

• Параметрический кластерный анализ: Этот метод классификации данных предполагает, что мы имеем дело с известным законом распределения данных. Это означает, что мы можем использовать параметры распределения (например, среднее и стандартное отклонение) для определения кластеров в данных.
• Обучающая выборка: В данном случае, когда мы говорим, что обучающая выборка не используется, это указывает на то, что мы не обучаем модель на конкретных примерах, а полагаемся на заранее известные параметры распределения.
• Сравнение с другими вариантами:
  • Декомпозиция распределений: Этот подход больше связан с разложением сложных распределений на более простые компоненты и не обязательно подразумевает классификацию.
  • Параметрический корреляционный анализ: Этот метод используется для оценки зависимости между переменными, но не включает в себя классификацию данных.

Таким образом, параметрический кластерный анализ является подходом, который соответствует условиям вашего вопроса. Он основан на известных параметрах распределения и не требует использования обучающей выборки для классификации данных.