Show simple item record

dc.contributor.authorДячук, О. О.uk
dc.contributor.authorТимчик, С. В.uk
dc.contributor.authorDiachuk, O. O.en
dc.contributor.authorTymchyk, S. V.en
dc.date.accessioned2025-10-10T07:54:15Z
dc.date.available2025-10-10T07:54:15Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationДячук О. О., Тимчик С. В. Динамічна візуалізація даних великої розмірності // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23907.uk
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49703
dc.description.abstractВ роботі розглянуто метод обробки даних великої розмірності на основі яких будується їх візуалізація у двох, або трьох вимірах. Метод базується на алгоритмах зменшення розмірності та може бути застосованим для розробки біотехнічної акустичної системи динамічної візуалізації серцевого м’яза людини.uk
dc.description.abstractThe paper considers a method for processing high-dimensional data, on the basis of which their visualization in two or three dimensions is built. The method is based on dimensionality reduction algorithms and can be applied to the development of a biotechnical acoustic system for dynamic visualization of the human heart muscle.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23907
dc.subjectзменшення розмірностіuk
dc.subjectобробка данихuk
dc.subjectдинамічна візуалізаціяuk
dc.subjectdimensionality reductionen
dc.subjectdata processingen
dc.subjectdynamic visualizationen
dc.titleДинамічна візуалізація даних великої розмірностіuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc681.586
dc.relation.referencesWang, Y., Huang, H., Rudin, C. & Shaposhnik, Y. Understanding how dimension reduction tools work: an empirical approach to deciphering t-SNE, UMAP, TriMap, and PaCMAP for data visualization. Journal of Machine Learning Research 22 (201), 1–73 (2021). https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.04456.en
dc.relation.referencesL.J.P. van der Maaten, G.E. Hinton. Visualizing high-dimensional data using t-SNE. Journal of machine learning research 9 (nov), 2579–2605 (2008).en
dc.relation.referencesSu, Y., Shi, Q. & Wei, W. Single cell proteomics in biomedicine: High-dimensional data acquisition, visualization, and analysis. PROTEOMICS 17 (3-4), 1600267 (2017). https://doi.org/10.1002/pmic.201600267.en
dc.relation.referencesKobak, D. & Berens, P. The art of using t-SNE for single-cell transcriptomics. Nature Communications 10 (1), 5416 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-13056-x.en


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record