Линейные дискриминантные функции и выбор спрямляющего пространства для их реализации
Аннотация
Рассматриваются вопросы принятия и обоснования решений по результатам интеллектуального анализа данных с помощью логических закономерностей в форме полуплоскостей. Предлагается эвристический метод отбора информативных наборов признаков в спрямляющем пространстве. Востребованность метода доказывается через вычисление показателей обобщающей способности алгоритмов распознавания, основанных на принципах разделения объектов поверхностями.
It is considered the adoption and justification of decisions on the results of data mining using logical regularities in the form of half-planes. A heuristic method is proposed for selecting informative feature sets in a rectifying space. The relevance of the method is proved through the calculation of indicators of the generalizing ability of recognition algorithms based on the principles of the separation of objects by surfaces.
It is considered the adoption and justification of decisions on the results of data mining using logical regularities in the form of half-planes. A heuristic method is proposed for selecting informative feature sets in a rectifying space. The relevance of the method is proved through the calculation of indicators of the generalizing ability of recognition algorithms based on the principles of the separation of objects by surfaces.