Моделирование технических систем. Дьячков Ю.А - 162 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

162
9. Находят среднее расстояние между всеми парами центров
классов – определяют критерий отдаленности центров классов между
собой:
Ф
j, j + 1
= d(Z
j
, Z
j+1
), j = 1...N – 1;
К
2
= 2 (Ф
1,2
+ Ф
1,3
+ ... + Ф
1, N
+ Ф
2,3
+ Ф
2,4
+
+ ... + Ф
2, N
+ ... + Ф
N–1, N
) / N(N – 1),
где 2 / N(N – 1) – число комбинаций из N по 2.
10. Рассчитывают критерий К, например в следующем виде:
К = (К
2
– К
1
) / (К
2
+ К
1
).
11. Если расчет проводится первый раз, то значение критерия
качества и соответствующие ему число классов и результаты разнесе-
ния образцов по классам запоминаются. Далее переходят к пункту 4.
Поиск продолжается до тех пор, пока не будет получено устойчивое
разбиение при К = max (К). Соответствующее ему число классов
можно считать устойчивым ограниченным многообразием первона-
чально исследуемого множества решений задачи параметрической
оптимизации.
Следует отметить два момента. Во-первых, при правильном
описании объектов значимыми параметрами при многократном ис-
пользовании алгоритма практически гарантировано выделение
устойчивых групп объектов независимо от числа и количественных
значений их признаков. Во-вторых, в первом приближении услов-
ные значения параметров центров классов могут быть заменены
наиболее близкими к ним объектами по совокупности присущих им
параметров.
Рассмотренный алгоритм классификации позволяет при необ-
ходимости решить и задачу об определении существенности призна-
ков рассматриваемых объектов. Для этого можно поступить следу-
ющим образом:
1. Добиться оптимального распределения образцов по классам.
2. Определить дисперсии отклонения значений параметров
всех образцов от их математического ожидания.
3. Отранжировать дисперсии параметров, начиная с наиболь-
шего значения. Чем больше величина дисперсии, тем больший
вклад в разбиение дает параметр. Нулевая дисперсия говорит об
одинаковости значений параметров для всех образцов. По этому па-
раметру образцы неразличимы. 
     9. Находят среднее расстояние между всеми парами центров
классов – определяют критерий отдаленности центров классов между
собой:
                  Ф j, j + 1 = d(Z j, Z j+1), j = 1...N – 1;
             К2 = 2 (Ф1,2 + Ф1,3 + ... + Ф1, N + Ф2,3 + Ф2,4 +
                + ... + Ф2, N + ... + ФN–1, N) / N(N – 1),
где 2 / N(N – 1) – число комбинаций из N по 2.
      10. Рассчитывают критерий К, например в следующем виде:
                       К = (К2 – К1) / (К2 + К1).
      11. Если расчет проводится первый раз, то значение критерия
качества и соответствующие ему число классов и результаты разнесе-
ния образцов по классам запоминаются. Далее переходят к пункту 4.
Поиск продолжается до тех пор, пока не будет получено устойчивое
разбиение при К = max (К). Соответствующее ему число классов
можно считать устойчивым ограниченным многообразием первона-
чально исследуемого множества решений задачи параметрической
оптимизации.
      Следует отметить два момента. Во-первых, при правильном
описании объектов значимыми параметрами при многократном ис-
пользовании алгоритма практически гарантировано выделение
устойчивых групп объектов независимо от числа и количественных
значений их признаков. Во-вторых, в первом приближении услов-
ные значения параметров центров классов могут быть заменены
наиболее близкими к ним объектами по совокупности присущих им
параметров.
      Рассмотренный алгоритм классификации позволяет при необ-
ходимости решить и задачу об определении существенности призна-
ков рассматриваемых объектов. Для этого можно поступить следу-
ющим образом:
      1. Добиться оптимального распределения образцов по классам.
      2. Определить дисперсии отклонения значений параметров
всех образцов от их математического ожидания.
      3. Отранжировать дисперсии параметров, начиная с наиболь-
шего значения. Чем больше величина дисперсии, тем больший
вклад в разбиение дает параметр. Нулевая дисперсия говорит об
одинаковости значений параметров для всех образцов. По этому па-
раметру образцы неразличимы.

                                    162

Страницы