Главная > Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических сгущений
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
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

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ РЕШЕНИЙ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ МДС, НА ПРОСТОМ ПРИМЕРЕ

4.1. РАССМАТРИВАЕМЫЙ ПРИМЕР

4.1.1. Исходные данные

Нами было искусственно построено в качестве множества классифицируемых объектов в плоскости облако из 48 точек. Оно характеризуется наличием двух классов-сгущений: множества содержащего точки и множества содержащего точки (см. рис. 4.6 и табл. 4.1).

4.1.2. Введение модельных конструкций МДС

Мы хотели, отправляясь от некоторого определенного представительства, исчерпывающим образом изучить все возможные разбиения на два класса, которые могут быть получены с помощью МДС. При этом мы выбрали на первом этапе в качестве пространства представительств где элемент множества а пара элементов того же множества. Нетрудно подсчитать, что общее число элементов пространства представительств равно:

Отображение (функцию назначения), определенное на элементах со значениями в пространстве разбиений множества на два класса, мы строим, опираясь на меру сходства (адекватности) вида

т. е. класс (здесь обычное евклидово расстояние).

Можно подсчитать, что при таком задании и общее число различных возможных разбиений множества на два класса составит ; именно на этом подмножестве разбиений мы и реализовывали различные алгоритмы МДС.

1
Оглавление
email@scask.ru