<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Динамічна візуалізація даних великої розмірності

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.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.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.udc681.586
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/49703
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
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
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

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
23907.pdf
Розмір:
290,39 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: