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.
УДК:
519.7:004.852
Материал поступил в редакцию 10.09.2015, опубликован 25.09.2015