КЛАССИФИКАЦИЯ НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВ РЕШЕНИЙ
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-20-25
Аннотация
В работе предложен метод классификации, основанный на анализе свойств признаковых подпространств. Описана процедура автоматического выявления пространств, в которых классы не пересекаются, и показана возможность их использования для автоматического построения классификаторов.
Ключевые слова
Об авторах
В. В. Краснопрошин
Белорусский государственный университет
Беларусь
Беларусь
Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных систем управления
Минск
В. Г. Родченко
Гродненский государственный университет имени Янки Купалы
Беларусь
Беларусь
Родченко Вадим Григорьевич, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры современных технологий программирования
230023, г. Гродно, ул. Ожешко, 22
Список литературы
1. Плас Дж.В. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. СПб.: Питер, 2018. 576 c.
2. Силен В., Мейсман А., Али М. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. СПб.: Питер, 2017. 336 с.
3. Краснопрошин В.В., Образцов В.А. Проблема принятия решений по прецендентности: разрешимость и выбор алгоритмов // Выбр. навук. працы Беларус. дзярж. ун-та. 2001. Т. 6. Матэматыка. С. 285–311.
4. Абламейко С.В., Краснопрошин В.В., Образцов В.А. Модели и технологии распознавания образов с приложением в интеллектуальном анализе данных // Вестник БГУ. Сер. 1. № 3. 2011. С. 62–72.
5. Технологии анализа данных: Data Mining. Text Mining, Visual Mining, OLAP / А.А. Барсегян [и др.]. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 384 с.
6. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. М.: ДМК Пресс, 2015. 402 с.
7. Машинное обучение / Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных [Электронный ресурс]. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Machine_Learning (дата обращения: 05.04.2018).
8. Интеллектуальный анализ данных / Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных [Электронный ресурс]. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Machine_Learning (дата обращения: 05.04.2018).
9. Краснопрошин В.В., Родченко В.Г. Обучение по прецедентам на основе анализа свойств признаков // Доклады БГУИР. 2017. № 6 (108). С. 35–41.
10. Краснопрошин В.В., Родченко В.Г. Кластерные структуры и их применение в интеллектуальном анализе данных // Информатика. № 2. 2016. С. 71–77.
Рецензия
Для цитирования:
Краснопрошин В.В., Родченко В.Г. КЛАССИФИКАЦИЯ НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВ РЕШЕНИЙ. Доклады БГУИР. 2019;(6):20-25. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-20-25
For citation:
Krasnoproshin V.V., Rodchanka V.R. CLASSIFICATION BASED ON DECISION SPACES. Doklady BGUIR. 2019;(6):20-25. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-20-25
Просмотров: 754
Послать статью по эл. почте 