|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Снижение размерности для смеси вероятностных анализаторов главных компонент применительно к задачам медицинской диагностики
М. П. Кривенко Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
Аннотация:
Рассматриваются алгоритмы выбора структурных параметров смеси вероятностных анализаторов главных компонент применительно к задачам медицинской диагностики. Решение предлагается искать, комбинируя применение информационных критериев для формирования начальных приближений с последующим уточнением получающихся решений. Описанные подходы и алгоритмы приводят к результатам, которые в общем случае не гарантируют наилучшего решения. Но они позволяют прояснить, возможно ли снижение размерности, приводящее к повышению качества классификации. Кроме того, формируется новая информация об объектах исследования. На примере экспериментов по диагностированию болезней печени и прогнозированию химического состава мочевых камней демонстрируются возможности описанных процедур анализа данных. Предлагаемые решения являются источником повышения точности классификации, дают толчок специалистам в предметной области для прояснения сути протекающих процессов.
Ключевые слова:
анализ главных компонент, смеси нормальных распределений, снижение размерности, информационные критерии, перепроверка, медицинская диагностика.
Поступила в редакцию: 16.07.2019
Образец цитирования:
М. П. Кривенко, “Снижение размерности для смеси вероятностных анализаторов главных компонент применительно к задачам медицинской диагностики”, Системы и средства информ., 29:4 (2019), 4–13
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ssi667 https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v29/i4/p4
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 147 | PDF полного текста: | 39 | Список литературы: | 21 |
|