Вычислительная сложность двух задач когнитивного анализа данных

Доказана NP-трудность в сильном смысле двух задач когнитивного анализа данных: задачи таксономии (кластеризации)  — разбиения неклассифицированной выборки объектов на непересекающиеся подмножества  — и задачи выбора подмножества типичных представителей классифицированной выборки, состоящей из объектов двух образов. Первую задачу можно рассматривать как частный случай второй задачи при условии, что один из образов состоит из одного объекта. Для количественной оценки качества множества выбранных типичных представителей выборки используется функция конкурентного сходства (FRiS-функция), с помощью которой оценивается сходство объекта с ближайшим типичным объектом. Ил. 1, библиогр. 18.