ВУЗ:
Составители:
62
Затем вычисляется среднее значение (или MEAN) дли каждой переменной (их число задается
параметром VAR) первого рода, которое запоминается в массиве MEAN 1; здесь VALUE
является значением переменной J для примера 1, то же самое можно сделать и для вычисления
среднего значения MEAN2 для N2 примеров второго рода. В результате мы будем иметь
средние значения для двух родов в массивах MEAN1 и MEAN2 (рис, 6.5)
Рис.6.5. форма ввода значений N1
Введем расстояние от переменной 1 до объекта, расстояние от переменной 2 до объекта.
Теперь постарайтесь классифицировать другой объект с помощью этих средних
значений. Допустим, значения переменных для данного объекта хранятся в массиве VALUE.
Не забудьте описать этот массив в виде VALUE (VAR).
Расстояние до нового объекта от этих средних значений (рис. 6.6.) вычисляется теперь
через DISTANCE 1 и DISTANCE2.
Дополнительно мы могли бы определить разности между средними значениями и
хранить их в новом массиве MID — массиве средних точек. Теперь можно вычислить значение
DECISION на основании массивов MID (VAR) и VALUE, а также классифицировать данный
объект в зависимости от того, больше или меньше нуля значение DECISION. Очевидно, что с
точки зрения реали-
Затем вычисляется среднее значение (или MEAN) дли каждой переменной (их число задается
параметром VAR) первого рода, которое запоминается в массиве MEAN 1; здесь VALUE
является значением переменной J для примера 1, то же самое можно сделать и для вычисления
среднего значения MEAN2 для N2 примеров второго рода. В результате мы будем иметь
средние значения для двух родов в массивах MEAN1 и MEAN2 (рис, 6.5)
Рис.6.5. форма ввода значений N1
Введем расстояние от переменной 1 до объекта, расстояние от переменной 2 до объекта.
Теперь постарайтесь классифицировать другой объект с помощью этих средних
значений. Допустим, значения переменных для данного объекта хранятся в массиве VALUE.
Не забудьте описать этот массив в виде VALUE (VAR).
Расстояние до нового объекта от этих средних значений (рис. 6.6.) вычисляется теперь
через DISTANCE 1 и DISTANCE2.
Дополнительно мы могли бы определить разности между средними значениями и
хранить их в новом массиве MID — массиве средних точек. Теперь можно вычислить значение
DECISION на основании массивов MID (VAR) и VALUE, а также классифицировать данный
объект в зависимости от того, больше или меньше нуля значение DECISION. Очевидно, что с
точки зрения реали-
62
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- …
- следующая ›
- последняя »
