Комбінаторна оцінка впливу зменшення інформаційного покриття класів на узагальнюючу властивість 1NN алгоритмів класифікації
У статті запропоновано комбінаторний підхід до визначення впливу зменшення розмірності класів на ймовірність правильного розпізнавання при застосуванні 1NN вирішуючого правила. Результати розпізнавання для кожного контрольного об’єкта вважаються відомими до пониження розмірів класів бази даних. Р...
Saved in:
| Date: | 2008 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2008
|
| Subjects: | |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Комбінаторна оцінка впливу зменшення інформаційного покриття класів на узагальнюючу властивість 1NN алгоритмів класифікації / Б.О. Капустій, Б.П. Русин, В.А. Таянов // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 49-54. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | У статті запропоновано комбінаторний підхід до визначення впливу зменшення розмірності класів на
ймовірність правильного розпізнавання при застосуванні 1NN вирішуючого правила. Результати
розпізнавання для кожного контрольного об’єкта вважаються відомими до пониження розмірів класів
бази даних. Розв’язано задачу визначення ймовірності того, що правильне розпізнавання збережеться
після пониження розмірності класів, а неправильне стане правильним. |
|---|