Моделирование технических систем. Дьячков Ю.А - 157 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

157
Тема 12
МНОГОМЕРНАЯ
КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ
Основные допущения. Мера близости по совокупности
параметров. Число классов и представительные цен-
тры. Критерий качества классификации. Нормирование
величин параметров. Алгоритм автоматической клас-
сификации. Оценка существенности признаков объек-
тов классификации.
12.1 Общие положения
С точки зрения математики задачи параметрической оптими-
зации являются неопределенными, предполагающими множество
допустимых вариантов решений с различным набором варьируемых
параметров. Определение целесообразного решения в этом случае
можно проводить на основе статистического анализа вариантов на
предмет существенности их различий. При этом используют всю
совокупность параметров как существенных признаков исследуемо-
го объекта.
Среди множества методов многомерного статистического ана-
лиза удобными с точки зрения их практической реализации являют-
ся методы автоматической классификации объектов.
Впервые метод автоматической классификации, известный как
«вроцлавская таксономия», был использован группой польских ста-
тистиков в 1952 г. В 1963 г. вышла первая обобщающая работа, по-
священная классификации живых организмов на примере ботаники
и зоологии. По словам Г. Парницкого, «коварство (и очарование)
проблемы распознавания образов заключается в ее простоте.
При первом знакомстве с ней исследователь прежде всего с легко-
стью привлекает для решения своей задачи знакомый ему аппарат
и... иногда получает удовлетворительный результат, но чаще его
преследуют неприятности. И лишь хорошо разобравшись в своей
конкретной задаче, ему удается решить ее». Простота заключается
в самой идее. Совокупность объектов какого-либо множества мож-
            Тема 12
         МНОГОМЕРНАЯ
    КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ


    Основные допущения. Мера близости по совокупности
    параметров. Число классов и представительные цен-
    тры. Критерий качества классификации. Нормирование
    величин параметров. Алгоритм автоматической клас-
    сификации. Оценка существенности признаков объек-
    тов классификации.



                  12.1 Общие положения
      С точки зрения математики задачи параметрической оптими-
зации являются неопределенными, предполагающими множество
допустимых вариантов решений с различным набором варьируемых
параметров. Определение целесообразного решения в этом случае
можно проводить на основе статистического анализа вариантов на
предмет существенности их различий. При этом используют всю
совокупность параметров как существенных признаков исследуемо-
го объекта.
      Среди множества методов многомерного статистического ана-
лиза удобными с точки зрения их практической реализации являют-
ся методы автоматической классификации объектов.
      Впервые метод автоматической классификации, известный как
«вроцлавская таксономия», был использован группой польских ста-
тистиков в 1952 г. В 1963 г. вышла первая обобщающая работа, по-
священная классификации живых организмов на примере ботаники
и зоологии. По словам Г. Парницкого, «коварство (и очарование)
проблемы распознавания образов заключается в ее простоте.
При первом знакомстве с ней исследователь прежде всего с легко-
стью привлекает для решения своей задачи знакомый ему аппарат
и... иногда получает удовлетворительный результат, но чаще его
преследуют неприятности. И лишь хорошо разобравшись в своей
конкретной задаче, ему удается решить ее». Простота заключается
в самой идее. Совокупность объектов какого-либо множества мож-
                              157

Страницы