Хранение и обработка экспериментальных данных. Математическое моделирование : сборник научных трудов / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Поляр. геофиз. ин-т. – Апатиты : [б. и.], 1992.

етсяразделениеобъектовнатакиеклассы, изкоторыхможно выделитьразделяющие,признаки. Сдругойстороны, вычисли тельнаясложностьалгоритмадолжнабытьневысока, таккак кластерныйанализодинизэтаповитеративнойпроцедуры. Предлагаетсяэвристическийалгоритм, основанныйна частотномраспределенииданных, спроецированныхиз is-мер ноговекторногопространства( к= 6) надиаграммурассея ния (вданномслучае ?-s -диаграмму, рисунока). 4. Выделениенаилѵчшихразделяющихпризнаковизполно го к-наборапокритериюФишера. Выборметодавыявления наилучшихразделяющихпризнаковилиихкомбинацииизнабо ра к-признаков, определяетсявнашемслучаедвумяобстоя тельствами*•. I) цельнашегоисследованиясостоитвотыска ниитехпеременных, которыепорождаютразличиямеждуклас сами, 2) послепримененияпроцедурывыборапризнаковдол женпроводитьсядискриминантныйанализ. Вкачествекритериявыборапризнаковвозьмемдовольно общийкритерий: F «колебаниесреднихзначенийдлякласса/ среднее (j) колебаниедлякласса. Применениеэтогокритерияэффективновтехслучаях, когдаразличиямеждуклассамивызываютсяразличиямисред нихзначенийпризнаков. Есливсесредниезначенияодинако выи, следовательно, F = 0, торазличатьможнолишьнаос новемоментоввысшегопорядка. Этосвойственновсемкрите риям, неиспользующимоценкуошбкиклассификацииразделя ющихфункций /2/, внашемслучае- из-заотсутствияаприо рнойинформацииохарактере (нормальности) распределения. КритерийФишере і і I .'2 І2 f - ( - M-L,J / ( iL — <6. д - (2' К Распознаваниеобразовсостояниеиперспективы/ К.Верха- ген, Р.Дейн, Ф.Грунидр. - М.: Радиоисвязь, 1985.— 104 с.