1 Идентификация проблемной области

1.1 Постановка задачи

Разработать ЭС, для применения ее в автоматизации отдела продаж магазина мобильных телефонов. Данная программа позволяет классифицировать телефоны по нескольким признакам.

1.2 Назначение эс

Назначение ЭС − консультирование в области принятия решений и формиро­вание списка мобильных телефонов из каталога, которые соответствуют требованиям покупателя.

Особенности решения задачи связаны с тем, что ЭС настраивается на требо­вания и запросы пользователя. ЭС должна выполнять функции когнитолога, поддерживать интерфейс пользователя, а также хранить и пополнять БЗ в от­дельном файле. ЭС должна выдавать класс мобильного телефона.

Цель разработки ЭС - консультация сотрудников отдела продаж магазина в процессе обслуживания клиентов.

1.3 Класс эс по решаемой задаче

Класс решаемой задачи - задача классификации. ЭС позволяет сформировать несколько классов мобильных телефонов.

1.4 Цель

Цель − отнести мобильный телефон к какому-либо классу.

Целевая переменная "Класс" принимает следующие значения Класс = 1, Класс = 2, Класс = 3.

1.5 Ожидаемые результаты

Разработать ЭС, для применения ее в автоматизации отдела продаж компьютерного магазина. Сформировать множество возможных действий по мотивации покупателя в соответствии с заданными требованиями.

1.6 Промежуточные цели

Промежуточные цели при построении данной ЭС определяются такими пере­менными, как: Comp1 = большая, средняя, малая; Comp2 = большая, средняя, малая, Comp3 = большая, средняя, малая.

1.7 Исходные данные

Исходные данные при построении данной ЭС определяются такими переменными, как:

1. Время работы в режиме разговора = [2, 11]

2. Время работы в режиме ожидания = [80, 450]

3. Наличие Bluetooth (0 – Нет, 1 – Да) = {0, 1}

4. Количество цветов дисплея [1, 262144]

5. Вес = [88, 141]

6. Тип антенны = (0 – Внутренняя, 1 – Внешняя) = {0, 1}

7. Наличие фотокамеры = (0 – Нет, 1 – Да) = {0, 1}

8. Наличие GPRS(0 – Нет, 1 – Да) = {0, 1}

9. Наличие WAP(0 – Нет, 1 – Да) = {0, 1}

10. Тип телефона (0 – Раскладной, 1 – Обычный) = {0, 1}

11. Наличие MP3-плеера (0 – Нет, 1 – Да) = {0, 1}

12. Цена = [1459, 10528]

2 Концептуализация предметной области

2.1 Извлечение знаний

2.1.1 Анализ методом главных компонент

Метод главных компонент даст возможность по pисходным признакам вы­делить в общем случаерглавных компонент

Введем исходные данные в электронную таблицу STATGRAPHICS (50x10) Исходная сводка анализа метода главных компонент (МГК) представлена в таблице 2.1.

Таблица 2.1

Исходная сводка МГК

Component Number	Eigen Value	Percent of Variance	Cumulative Percentage
1	4,86186	40,515	40,515
2	1,66796	13,900	54,415
3	1,27215	10,601	65,016
4	1,08364	9,030	74,047
5	0,791021	6,592	80,639
6	0,652707	5,439	86,078
7	0,566364	4,720	90,798
8	0,401443	3,345	94,143
9	0,321279	2,677	96,820
10	0,186327	1,553	98,373
11	0,125701	1,048	99,420
12	0,0695471	0,580	100,000
Number of complete cases : 50

Из полученной сводки заключаем, что анализу подвергаются переменные наличие Bluetooth, наличиеGPRS, наличиеMP3 - плеера, наличиеWAP, тип антенны , вес, тип телефона, время работы в режиме ожидания, время работы в режиме разговора, наличие ф/камера, количество цветов, цена и что число объектов составляет 50

Далее следует информация непосредственно МГК собственные значения глав­ных компонент, упорядоченные по величине (Eigenvalue), процент дисперсии, приходящийся на каждую выделенную главную компоненту (Percent of Variance), накопленный процент дисперсии (Cumulative Percentage).

Приведенные цифры гово­рят о том, что уже первые две главные компоненты описывают 54,415% дисперсии исходных данных. Третья главная компонента добавляет еще 10,601% дисперсии, так что в сумме получается 65,016% дисперсии.

Для более детального анализа проделали еще ряд операций. Получили веса признаков в главных компонентах (таблица 2.2).

Таблица 2.2

Веса признаков в главных компонентах

	Component1	Component2	Component3
Bluetooth	0,334148	-0,374768	0,21898
GPRS	0,337873	0,257294	-0,373486
MP3	0,237808	-0,154475	0,352494
WAP	0,3270018	0,268691	-0,417674
Антенна	0,117449	0,503034	0,257532
Вес	0,292611	-0,240459	-0,110697
Тип телефона	0,129056	0,494875	0,349526
Время работы в режиме ожидания	-0,280712	-0,219816	-0,123635
Время работы в режиме разговора	-0,205463	-0,0990527	0,326759
Ф/камера	0,35334	-0,162447	-0,104424
Кол-во цветов	0,320569	0,00354764	-0,424314
Цена	0,382093	-0,238733	-0,0101488

Как следует из полученных цифр, в первой компоненте наблюдается наибольшая прямопропорциональная зависимость от цены, наличия Bluetooth, наличияGPRS, наличияWAP, наличия ф/камеры, количества цветов дисплея и веса телефона . Во второй главной компоненте наблюдается обратнопропорциональная зависимость от наличияBluetooth, и прямопропорциональная зависимость от наличияGPRS, наличияWAP, типа антенны и типа телефона. В третьей главной компонен­те наибольшая обратнопропорциональная зависимость от наличияWAPиGPRS, а также прямопропорциональная зависимость от количества цветов дисплея, наличияMP3, типа телефона, время работы в режиме разговора.

Перейдем к рассмотрению диаграммы рассеивания всей совокупности мобильных телефонов на плоскости выделенных двух главных компонент (рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 – Проекция исследуемых телефонов на пространство двух ГК

На представленном рисунке хорошо видно, что вся исследуемая совокупность телефонов разделилась на три достаточно четких класса.

Рисунок 2.2 – Проекция исследуемых телефонов на пространство трех ГК

Выбор значащих компонент и определение названия для них представлено ниже.

1) Выберем p=3 главных компонент.

2) Определим названия для них по формуле:

,

где [w_kj] – подмножество участвующих в названии весовых коэффициентовj-й компоненты;

[w_j] – все весовые коэффициентыj-й компоненты.

	0,334148	-0,374768	0,21898
	0,337873	0,257294	-0,373486
	0,237808	-0,154475	0,352494
	0,3270018	0,268691	-0,417674
	0,117449	0,503034	0,257532
	0,292611	-0,240459	-0,110697
	0,129056	0,494875	0,349526
	-0,280712	-0,219816	-0,123635
	-0,205463	-0,0990527	0,326759
	0,35334	-0,162447	-0,104424
	0,320569	0,00354764	0,424314
	0,382093	-0,238733	-0,0101488

Для первой компоненты имеем:

Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, первая главная компонента определяется (более чем на 79,1%) следующими показателями: цены, наличияBluetooth, наличияGPRS, наличияWAP, наличия ф/камеры, количества цветов дисплея и веса телефона

Для второй компоненты

Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, вторая главная компонента определяется (более чем на 77,6%) следующими показателями: наличиеBluetooth, наличиеGPRS, наличиеWAP, тип антенны, типа телефона

Для третьей компоненты

Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, третья главная компонента определяется (более чем на 84,7%) следующими показателями: наличиеWAP, количество цветов дисплея, наличиеGPRS, наличиеWAP, наличиеMP3, тип телефона, время работы в режиме разговора.

Характеристика классов относительно компонент представлена в таблице 2.3.

Таблица 2.3

Характеристика классов относительно компонент

Класс	Значение компоненты
	Компонента 1	Компонента 2	Компонента 3
1	низкое	низкое	высокое
2	высокое	низкое	среднее
3	высокое	среднее	высокое

Характеристика классов относительно признаков представлена в таблице 2.4.

Таблица 2.4.

Характеристика классов относительно признаков

Класс	Значение признака
	Bluetooth	GPRS	MP3	WAP	Антенна	Вес
1	низкое	низкое	низкое	низкое	низкое	низкое
2	низкое	высокое	низкое	высокое	среднее	среднее
3	высокое	высокое	среднее	высокое	среднее	высокое
	Тип	Режим ожидания	Режим разговора	Ф/камера	Кол-во цветов	Цена
1	низкое	высокое	высокое	низкое	низкое	низкое
2	среднее	среднее	среднее	среднее	среднее	среднее
3	низкое	низкое	низкое	высокое	высокое	высокое