70. Требование к вектору признаков

1) Не включать неопределенные для рассмотрения объекта признаки

2) Не включать признаки, имеющие одно значение для объектов разных классов

3) Не включать признаки, которые не могут быть вычислены или измерены

4) Не включать признаки, которые статистически или функционально зависимы

5) Желательно, чтобы признаки были такими, что они принимают близкие значения для объектов одного класса и сильно отличались для объектов разных классов

6) Желательно минимизировать размерность вектора.

71.Среднеквадратичные расстояния между различными типами объектов в евклидовом пространстве

-расстояние м/у 2-мя точками

-среднеквадратичное расстояние от Х до

- среднеквадратичное внутримножественное расстояние

-среднеквадратичное расстояние м/у двумя множествами.

72. Преобразование детерминированного вектора признаков, минимизирующих внутри классовое расстояние.

Это линейное преобразование (w,a), удовл. трем условиям:

1)

2)

3) W_kn>=0, k=1,n

73. Способы учета изменения межклассовых расстояний при минимизации внутриклассовых расстояний

1) условие: внутриклассовое расстояние должно быть <=A, а межклассовое >=B

Но для такой задачи решения может не оказаться. Тогда второе условие можно ввести в задачу как четвертое.

2) Перейти от диагонально матрицы w_nk к матрице общего вида.

74. Сравнение стохастических признаков на основе «апостериорных» вероятностей.

Зная УЗР СВ X_k можно ввести следующие области

₁ - объединение интервалов, в котором отличен от 0 ровно 1 УЗР СВ X_k

…

_m - объединение интервалов, в котором отличен от 0 ровно m (т.е. все) УЗР СВ X_k

Мера полезности: ,

x_k>x_n если M(y_k)< M(yn)

75. Сравнение стохастических признаков на основе их условных математических ожиданий и условных дисперсий.

Пусть

- внутриклассовая изменчивость X_j

Критерий:

1) x_j>x_k если D_j<D_k

2) Пусть DJ=

x_j>x_k если DJ>D_k

3) , x_j>x_k если _j<_k