Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
§ 2. Алгоритмы таксономии класса FOREL
Самый известный критерий
состоит
в том, что в один таксон должны собираться объекты, похожие, близкие по своим
характеристикам. Но термины похожесть, близость можно понимать по-разному, и
в зависимости от того, какой их вариант мы выберем, получится тот или иной
вариант таксономии. Остановимся вначале на разновидности меры «похожести» в
виде «похожести на центр».
Оговоримся, что здесь мы рассматриваем случай таксономии
объектов, признаки которых измерены в сильных шкалах, что позволяет оценивать
похожесть через евклидово расстояние между точками в многомерном пространстве.
Как поступать в случае с разнотипными признаками, мы обсудим позже.
Если координаты центра
-го таксона обозначить символом
, то сумма расстояний
между центром и всеми
точками
этого таксона
, где
,
а сумма таких внутренних расстояний для всех
таксонов
,
. Смысл критерия похожести на
центр состоит в том, что нужно найти такое разбиение
объектов на
таксонов, чтобы
приведенная выше величина
была минимальной. Выполнение этого
условия можно достичь с помощью алгоритма FOREL [53,82]. Опишем базовую версию и некоторые модификации этого
алгоритма.