Материалы магистров ДонНТУ

1. Методы интерактивной визуализации геоинформационных данных сложной структуры М.А. Серик

Руководитель: к.т.н., доцент В.С. Бабков
 

2. Создание геоинформационной системы природоохранных территорий А.И. Романов

Руководитель: А.Г. Петрушин
 

3. Визуализация движения поездов с использованием технологий Google map API Л.А. Голкова

Руководитель: к.т.н., доцент А.В. Звягинцева
 

Научные работы и статьи

4. Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования

Авторы: К.В. Воронцов

Описание: Обзор основных алгоритмов кластеризации
 

5. Data Clustering: A Review

Авторы: A.K. Jain, M.N. Murty, P.J. Flynn

Описание: Основные понятия кластеризации, обзор алгоритмов и методов разработки
 

6. Кластеризация данных

Авторы: А. Котов, Н. Красильников

Описание: Описание общих понятий кластеризации. Основные алгоритмы. Область применения
 

7. Кластерный анализ

Авторы: И.Д. Мандель

Описание: Освещается состояние кластерного анализа на основе сравнительного обсуждения многочисленных алгоритмов
 

8. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности

Авторы: С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин

Описание: Рассматриваются задачи кластеризации
 

9. Прикладные методы анализа данных и знаний

Авторы: Н.Г. Загоруйко

Описание: Описываются методы обработки информации, представленной в различных формах
 

10. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию

Авторы: М.И. Шлезингер, В. Главач

Описание: Обзор методов распознования
 

11. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction

Авторы: T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman

Описание: Обзор методов исследования данных
 

12. Многомасштабная визуализация окружающей среды на видеостенах

Авторы: С.Б. Березин, Д.В. Войцеховский, М.Н. Жижин, Д.Ю. Мишин, А.М. Новиков

Описание: Представлены технологии и приложения специально разработанные для коллаборативной визуализации больших наборов данных
 

13. Контекстная визуализация пространственных данных

Авторы: В.Р. Васильев, А.Г. Волобой, Н.И. Вьюкова, В.А. Галактионов

Описание: Рассматривается концепция контекстной визуализации пространственных данных и ее реализация
 

14. CLUSTERING

Авторы: RUI XUDONALD, C. WUNSCH, II

Описание: Обзор понятий кластеризации
 

15. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

Авторы: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall

Описание: Обзор понятий исследования данных
 

16. Mathematical Classification and Clustering

Авторы: Boris Grigorevich Mirkin

Описание: Обзор математической кластеризации
 

17. Beginning Google Maps API 3

Авторы: Gabriel Svennerberg

Описание: Обзор возможностей Google Maps API
 

Специализированные сайты и порталы

18. www.machinelearning.ru

Информационно–аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных
 

19. http://www.intuit.ru/department/database/datamining/

Интернет–университет информационных технологий
 

20. http://ru.wikipedia.org/wiki/

Интернет энциклопедия
 

21. www.statsoft.ru/home/textbook

Электронный учебник по статистике
 

22. http://habrahabr.ru/blogs/webdev/110460/

Блог, посвященный Google Maps API
 

23. http://maps.google.ru/

Oфициальный сайт Google Maps
 

24. http://googlemapsapi.blogspot.com/

Блог, посвященный Google Maps API
 

25. http://gis-lab.info/qa/google-gen.html

Блог, посвященный общей информации о Google Maps
 

26. https://developers.google.com/maps/articles/toomanymarkers?hl=ru-RU

Средства для работы с кластеризацией, используя Google Maps API
 

27. https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/basics?hl=ru-RU

Основные сведения о Google Maps JavaScript API V3
 

28. http://habrahabr.ru/post/28621/

Блог, посвященный методам оптимизации отображения данных
 

29. https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/reference?hl=ru-RU

Основные определения Google Maps JavaScript API V3
 

30. http://www.basegroup.ru/library/analysis/clusterization/

Справочная информация о кластеризации
 

31. http://vremenno.net/js/google-maps-and-too-many-markers/

Оптимизация отображения данных средствами Google Maps API
 

32. http://gliffer.ru/articles/web-razrabotka--google-maps-api/

Основы Google Maps API
 

33. http://ru.wikipedia.org/wiki/

Интернет энциклопедия
 

34. http://webmap-blog.ru/google-maps/klasterizaciya-metok-na-kartax-google

Изучаются различные способы создания карт в Интернет
 

35. http://webmap-blog.ru/google-maps/ispolzuem-jquery-i-json-v-meste-s-google-maps-api-v3

Применение jQuery и JSON в месте с Google Maps API v3
 

36. http://home.dei.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/kmeans.html

Обучение методам кластеризации
 

37. http://webmap-blog.ru/google-maps/primer-sovmestnogo-ispolzovaniya-google-maps-api-json-i-jquery

Пример совместного использования Google Maps API, JSON и jQuery
 

38. http://zhuk.cc/wiki/index.php/Zh_GoogleMap_Description/ru

Обучение основам Google Maps API
 

39. http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/node/340

Пример кластеризации пространственных данных
 

40. http://habrahabr.ru/post/101338/

Блог, посвященный изучению методов кластеризации
 

41. http://en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization

Интернет энциклопедия — визуализация данных
 

42. http://en.wikipedia.org/wiki/Geovisualization

Интернет энциклопедия — геовизуализация
 

43. http://en.wikipedia.org/wiki/GIS

Интернет энциклопедия — ГИС
 

44. https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/?hl=ru

Описание методов геокодирования
 

45. https://developers.google.com/maps/documentation/places/?hl=ru

Описание методов работы с Google Maps API
 

46. https://developers.google.com/maps/faq?hl=ru-RU

Основные вопросы по работе с Google Maps API
 

47. https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/controls?hl=ru

Обзор основных элементов для работы с Google Maps
 

48. http://grigorieff.ru/?p=852

Блог веб–программиста
 

49. http://code-shark.net/post/41/Google_Maps_API_3__osnovyi

Основы работы с Google Maps API
 

50. http://www.spravkaweb.ru/apis/google/map

Веб–справочник по Google Maps API