Задача SDX — предельный случай задач распознавания комбинированного типа

• Опубліковано в: : Проблемы управления и информатики
• Дата: 2008
• Автори: Борисова, И.А., Загоруйко, Н.Г.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
• Теми: Распознавание образов и кластеризация
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209123
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Задача SDX — предельный случай задач распознавания комбинированного типа / И.А. Борисова, Н.Г. Загоруйко // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 2. — С. 76-85. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Описано задачі розпізнавання основних типів: автоматичної класифікації (S), вибору інформативних ознак (Х) і побудови вирішувальних правил (D). Подано методи розв’язання задач комбінованого типу, коли вимагається розв’язувати дві з цих трьох задач одночасно: задачі SD, SX і DX. Описано постановку і метод розв’язання комбінованої задачі граничної складності — задачі SDX, коли потрібно обрати таку підмножину ознак Х, в просторі яких аналізовані об'єкти добре розділяються на кластери S за допомогою вирішувальних правил D. Істотну роль у розв’язанні таких задач грає використання запропонованої функції конкурентної схожості (FRiS-функції). Наводиться приклад розв’язання реальної задачі SDX. Recognition problems of the basic types are described: an automatic classification (S), a choice of informative attributes (X) and constructions of decision rules (D). Methods of the combined problems solving when it is required to solve two of these three problems simultaneously are presented: problems SD, SX and DX. It is described a statement and a decision method for a combined problem of limiting complexity –— the SDX problems when it is necessary to choose such subset of attributes X in space of which analyzed objects are well divided into clusters S by means of the decision rules D. An essential role in such problems solving plays the use of the offered function of competitive similarity (FRiS-function). An example of a real SDX problem decision is given.