Разбиение исходной выборки большого объема для решения задач диагностики и распознавания образов на основе методов вычислительного интеллекта

• Published in: Реєстрація, зберігання і обробка даних
• Date: 2013
• Main Author: Субботин, С.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2013
• Subjects: Математичні методи обробки даних
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87083
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Разбиение исходной выборки большого объема для решения задач диагностики и распознавания образов на основе методов вычислительного интеллекта / С.А. Субботин // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2013. — Т. 15, № 4. — С. 13-22. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Предложен новый метод разбиения исходной выборки на обучающую и тестовую, сохраняющий в сгенерированной подвыборке наиболее важные топологические свойства исходной выборки и не требующий ее загрузки в память. Он обеспечивает последовательную обработку экземпляров, а также выполняет преобразование многомерных координат в одномерные и дискретизацию для улучшения обобщающих свойств. Метод позволяет значительно уменьшить размер выборки и снизить требования к ресурсам компьютера. The new method of training and test sample forming from primary sample is proposed. It preserves in a generated sub-sample the most important topological properties of the original sample and did not even needs to load of the original sample into computer memory. It provides a sequential exemplar processing and performs transformation of the multi-dimensional coordinate set to the one-dimensional, which is also discretized to improve the data generalization properties. This allows to significantly reduce the sample size, and to significantly decrease the requirements to computer resources.