§ 7. Распознавание иерархических структур

Если исходить из гипотезы локальной компактности, то можно применять метод ближайшего соседа, опираясь при этом на все реализации обучающей выборки или на предварительно выбранное множество прецедентов. Отбор прецедентов можно делать с использованием алгоритма STOLP.

Более сложные проблемы возникают при опоре на гипотезу унимодальной компактности. Здесь для выработки оптимального решающего правила может потребоваться синтезировать эталонную структуру, которая играла бы роль математического ожидания распределения структур каждого образа. Эффективные и прозрачные алгоритмы решения этой задачи пока не разработаны, и для этого случая можно рекомендовать использовать в качестве эталона одну из имеющихся иерархий данного образа. Роль эталонной должна играть иерархия, сумма расстояний от которой до всех остальных иерархий образа минимальна.