Простой алгоритм номинальной классификации по качественным признакам

Предложен альтернативный подход к классификации по качественным признакам, отличающийся от известных подходов тем, что вместо сравнения кортежа значений признаков тестового объекта с аналогичными кортежами значений признаков объектов обучающей выборки производится независимое попарное сравнение каждой пары значений соответствующих кортежей признаков сравниваемых объектов. Это позволяет сформировать матрицу весов признаков для каждого тестового объекта, более детальную, чем ближайшая окрестность тестового объекта. В рамках данного подхода предложен простой алгоритм классификации, обладающий рядом важных особенностей в плане интерпретиции результатов классификации. На примере несбалансированной выборки из крупнейшего репозитория реальных и модельных задач машинного обучения проверено качество алгоритма. Показано, что алгоритм обеспечивает хорошую точность классификации объектов “малых” классов.