Главная > Нечеткие методы автоматической классификации
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 5. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ НЕЧЕТКОГО ПОДХОДА К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

5.1. Общая схема применения нечетких методов решения задачи автоматической классификации

5.1.1. Выбор типа метода нечеткого подхода к решению задачи автоматической классификации

В рамках прикладного исследования, в случае выбора кластерного анализа в качестве инструмента решения проблемы классификации, возникает вопрос о выборе метода решения конкретной задачи, что осложняется достаточно большим числом кластер-процедур. Данная проблема детально рассматривается И. Д. Манделем [31, с. 148-156], а также в работе [77] и некоторых других исследованиях. Несмотря на незначительное, по отношению к остальным методам, число нечетких кластер-процедур, выбор наиболее адекватного метода нечеткой кластеризации в конкретном случае также может представлять собой довольно серьезную проблему. Общая схема выбора нечеткой кластер-процедуры, предложенная в работе [18], предусматривает два этапа: обоснование выбора одного из трех рассматриваемых типов методов нечеткого подхода к кластеризации и выбор конкретной кластер-процедуры. Рекомендации по выбору типа метода нечеткого подхода к решению задачи автоматической классификации можно выработать, исходя из целей классификации и имеющихся содержательных соображений о компактности выделяемых групп. Эти рекомендации могут быть сформулированы следующим образом:

1) если у исследователя существуют содержательные представления об условиях объединения объектов в классы, следует выбрать группу эвристических методов нечеткого подхода в кластерном анализе;

2) если целью классификации является получение нечеткого разбиения на заранее известное число классов исследуемой совокупности объектов, то следует выбрать группу оптимизационных методов нечеткого подхода в кластерном анализе;

3) если целью классификации является получение наглядного представления о нечеткой структуре классифицируемой совокупности объектов сравнительно небольшого объема, то следует выбрать иерархические методы нечеткого подхода в кластерном анализе.

Безусловно, при определении типа метода необходимо учитывать априорную информацию, к примеру, о возможных параметрах кластер-процедуры, а также формальные представления о классификации. Таким образом, изложенные правила выбора направления нечеткого подхода к решению задачи автоматической классификации могут быть представлены в виде схемы, изображенной на рис. 5.1.

(см. скан)

Рис. 5.1. Схема выбора типа метода нечеткого подхода в кластер-анализе

Следует отметить, что при обосновании типа метода нечеткого подхода к решению задачи автоматической классификации все этапы такого обоснования целесообразно проводить именно в том порядке, в котором они приведены на схеме.

1
Оглавление
email@scask.ru