RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Системы и средства информатики // Архив

Системы и средства информ., 2016, том 26, выпуск 4, страницы 89–99 (Mi ssi492)

Метод взвешенных дискриминантных систем для классификации объектов с пропущенными данными

Т. В. Захароваab, С. Е. Кинжитаеваc

a Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики
b Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
c Московский физико-технический институт (государственный университет)

Аннотация: Разработан метод классификации объектов с пропущенными или частично известными данными. Задачи, связанные с обработкой неполных данных, часто встречаются, например, в медицине. Данные пациентов могут содержать пропуски или отсутствовать. Новым методом была проведена классификация пациентов с различной степенью тяжести шизофрении. Шизофрения относится к генетическим заболеваниям, поэтому важной является задача исследования генетической предрасположенности человека к данной болезни. Для этого проводится анализ ассоциаций между полиморфизмом генов. Отличительной чертой предоставленных медицинских данных была их незаполненность более чем на 70%. При применении нового метода классификации была существенно снижена размерность дискриминантных признаков и получена высокая достоверность прогнозирования развития заболевания.

Ключевые слова: дискриминантный анализ; пропущенные данные; классификационные функции; генетические заболевания.

Поступила в редакцию: 15.09.2016

DOI: 10.14357/08696527160408



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024