Файл: Институт непрерывного образования.docx

МИНИСТЕРСТВО СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУГРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ им. проф. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА»
ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Курсовая работа

По дисциплине технологии обработки информации

Фамилия: Петров

Имя: Андрей

Отчество: Вячеславович

№ зачетной книжки: 1910642

Группа №: ИБ-06с

Вариант 2
Проверил: _____________

Санкт-Петербург

2023

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

Курсовая работа предполагает выполнение трех заданий.

Первое задание относится к изучению технологий понижения размерности анализируемых данных, позволяющих существенно снизить объем обрабатываемой информации.

Для выполнения задания No1 следует изучить литературу, посвященную методу главных компонент, например [1-5] и ознакомиться с доступными библиотеками программ, реализующими данный метод.

Второе задание связано с использованием технологий, позволяющих
оценить возможности качественной кластеризации исследуемого набора данных. Современными эффективными алгоритмами, позволяющими решить подобную задачу, являются алгоритмы t-SNE и UMAP. Для выполнения задания No2 следует изучить особенности реализации данных алгоритмов, например, с использованием материалов ресурсов [6 – 10].

Третье задание позволить приобрести практические навыки в работе с
графической информацией на базе перспективной технологии SVG. Данная
технология тесно сопряжена с языком разметки HTML.

Первое и второе задание может выполняться в любой программной
среде, с использованием любых языков программирования и библиотек. Тем
не менее, рекомендуется использовать среду RStudio и язык программирования R, широко используемых IT-специалистами.

Задание 1: Понижение размерности данных

---

Исследовать эффективность методов PCA и SVD для понижения размерности данных.

В качестве исходных данных для анализа следует самостоятельно вы-
брать 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, достаточ-
ное для качественной визуализации;

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

- оценить количество «утраченной» информации;

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

Рассмотрим использование метода главных компонент для понижения
размерности изображения и оценим потери визуально. Возьмем небольшой
jpg файл и посмотрим, какое число главных компонент будет достаточным для
представления изображения в допустимом качестве.

Будем вычислять главные компоненты используя сингулярное
разложение матриц, которое выполняется с помощью функции svd,
включенной в базовое программное обеспечение языка R. Эта функция
вычисляет три матрицы S, U и V сингулярного разложения. Их мы будем
использовать как основу и выбирать из них разное число главных компонент
k, формируя сжатые изображения. Качество получаемых изображений будем
оценивать чисто визуально.

Решение задачи выполним в среде RStudio, листинг кода представлен
на рисунке 1.



Рис.1 – Листинг кода программы для понижения размерности

Матрицы S, U и V будем использовать как основу и выбирать из них
разное число главных компонент k. Сформируем различные матрицы Xk,
формирование проведем в цикле для числа компонент k = 50, 150, 300 и 600.
Сначала сформируем усеченные матрицы Uk, Vk и Sk (строки 23-25). Затем в
строке 26 выполним умножение сформированных матриц для формирования
сжатых изображений.

Результатом работы этой программы будет четыре
изображения, отличающихся по качеству (рис. 2):



Рис.2 – Изображения для k = 50, 150, 300 и 600

Полагаем, что допустимым качеством обладает изображение для k =

---

300 сингулярных значений. Посмотрим, какой выигрыш мы можем получить
используя его вместо оригинала (рис.3).



Рис.3 – Сравнение изображений

На рис. 3 приведено такое сравнение, где показано, что вместо 1048576
пикселей нам потребуется всего 794400, то есть выигрыш составляет 1.4 раза
c сохранением всех мелких деталей.

Для оценки количества информации, которое мы потеряем, заменив
оригинальное изображение на сжатое, можно поступить следующим образом.

Если суммарное количество значений всех главных компонент принять
за 100% информационного наполнения оригинала, то сумма значений k
главных компонент сжатого изображения определит его информационное
наполнение.

Разность вычисленных таким образом величин и даст оценку
«потерянной».

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 /) репози-
тария [10]. Варианты заданий (номер варианта определяется последней циф-
рой номера зачетки) приведены в табл. 2.
Таблица 2

Варианты задания

Вариант	Обучающая выборка
Четная цифра	winequality-red.csv
Нечетная цифра	winequality-white.csv

Анализируемые данные включают 11 объективных параметров различ-
ных сортов вина:

- фиксированная кислотность;

- летучая кислотность;

- лимонная кислота;

- остаточный сахар;

- хлориды;

- свободный диоксид серы;

- общий диоксид серы;

- плотность;

- pH;

- сульфаты;

- спирт.

Последний, 12-ый параметр является субъективной оценкой качества,
проставляемой экспертом и имеет несколько градаций.

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.
Загружаем необходимые библиотеки и читаем исследуемый файл из рабочего директория. Затем подготавливаем загруженные данные для анализа:

- удаляем неинформативные столбцы;

- преобразуем данные в форму data.table;

- удаляем строки с пропущенными значениями атрибутов.

Рассмотрим использование алгоритма t-SNE для анализа набора данных и сравним его возможности с UMAP.



Использование алгоритма UMAP:


Вывод: использование UMAP позволяет точнее и быстрее решить поставленную задачу. UMAP был разработан не слишком давно и постоянно совершенствуется, однако уже сейчас можно сказать, что по качеству работы он не уступает другим алгоритмам и возможно, наконец, решит основную проблему современных моделей уменьшения размерности — медленность обучения.

Задание 3: Обработка графической информации

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

Паучок

Нашу Муху в уголок

Поволок –

Хочет бедную убить,

Цокотуху погубить!

"Дорогие гости, помогите!

Паука-злодея зарубите!

И кормила я вас,

И поила я вас,

Не покиньте меня

В мой последний час!"

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

Сказка детская, поэтому постарайтесь, чтобы реализованный вами сце-
нарий как можно точнее соответствовал текстовому фрагменту, был динами-
чен и красочен.

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 про-

---

дукта на разных браузерах.
Создание анимационного фрагмента выполним в любом SVG редакторе. В результате получается 3 основные сцены: тараканы, букашки, муха именинница.



Рис.4 – Сцена «Паук приходит»


Рис.5 – Сцена «Гости уходят»



Рис.6 – Сцена «Муха просит о помощи»


Рис.7 – Сцена «Муху гости покидаю»


Рис.8 – Сцена «Муху паук в углу уволок»
Код:




version = "1.1"

xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"

xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"

xmlns:html="http://www.w3.org/1999/xhtml">





]]>














attributeName="x"

from = "50 "

to = "200"

dur="5s"

repeatCount = "2"

begin = "0s"

values="50; 200; 110; 50"

keyTimes="0; 0.5; 0.8; 1"

fill = "freeze"/>


xlink:href="#people"

attributeName="y"

from="50"

to="50"

dur="5s"

repeatCount = "2"

begin="0s"

values="50; 150; 20;150; 70; 150; 110; 50"

keyTimes="0; 0.15; 0.3; 0.45; 0.6; 0.75; 0.9; 1"

fill="freeze"

/>


attributeName="x"

dur = "5s"

repeatCount = "2"

begin = "0s"

values="500; 350; 460; 650"

keyTimes="0; 0.5; 0.8; 1"

fill = "freeze"/>


xlink:href="#people1"

attributeName="y"

dur="5s"

repeatCount = "2"

begin="0s"

values="50; 150; 20;150; 70; 150; 110; 50"

keyTimes="0; 0.15; 0.3; 0.45; 0.6; 0.75; 0.9; 1"

fill="freeze"

/>


attributeName="x"

dur="5s"

repeatCount = "2"

begin = "0s"

values="1100; 1250; 1160; 1250"

keyTimes="0; 0.5; 0.8; 1"

fill = "freeze"/>


xlink:href="#people2"

attributeName="y"

dur="5s"

repeatCount = "2"

begin="0s"

values="50; 150; 20;150; 70; 150; 110; 50"

keyTimes="0; 0.15; 0.3; 0.45; 0.6; 0.75; 0.9; 1"

fill="freeze"

/>


attributeName="x"

dur = "10s"

begin = "0s"

values="100; 300; 500; 800"

keyTimes="0; 0.5; 0.8; 1"

fill = "freeze"/>





Play

---