|
Интеллектуальный анализ данных
Вычислительная сложность отбора объектов и признаков для задач классификации с ограничениями монотонности
А. В. Зухба Московский физико-технический институт (государственный университет), Россия, 141700, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский пер., 9
Аннотация:
В медицинской биологии часто используются решающие правила с ограничениями монотонности, разработанные в информатике. Одновременный отбор информативных признаков и эталонных объектов может существенно влиять на степень монотонности выборки и, как следствие, на качество классификации. В данной работе предлагается систематизация дискретных оптимизационных задач, возникающих при одновременном отборе информативных признаков и эталонных объектов, устанавливается вычислительная сложность этих задач.
Ключевые слова:
машинное обучение, отбор признаков, отбор эталонов, монотонный классификатор, дискретная оптимизация, вычислительная сложность.
Материал поступил в редакцию 10.09.2015, опубликован 25.09.2015
Образец цитирования:
А. В. Зухба, “Вычислительная сложность отбора объектов и признаков для задач классификации с ограничениями монотонности”, Матем. биология и биоинформ., 10:2 (2015), 356–371
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mbb231 https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v10/i2/p356
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 215 | PDF полного текста: | 75 | Список литературы: | 56 |
|