RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия // Архив

Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 2021, том 8, выпуск 3, страницы 394–405 (Mi vspua90)

Эта публикация цитируется в 1 статье

МАТЕМАТИКА

Симптомно-синдромальный анализ многомерных категориальных данных на основе полиномов Жегалкина

Н. П. Алексеева

Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9

Аннотация: В работе изучаются распределения, энтропия и другие информационные свойства конечных проективных подпространств (синдромов), параметризуемых при помощи импульсных последовательностей с базовыми элементами в виде полиномов Жегалкина над полем характеристики два (симптомов). Доказано, что суперсиндромы, полученные при рассмотрении в качестве базовых элементов мультипликативного синдрома, замкнуты. Классы симптомов, упорядоченные по мажорированию, то есть нейтральности одного из симптомов при конъюнкции, образуют мажорированный синдром, для которого доказано свойство идентичности синдрома и суперсиндрома. Сформулированные в первой части работы утверждения используются для обоснования сходимости итерационной процедуры (ИП), в которой наиболее информативные симптомы, отобранные из частичных суперсиндромов меньшей размерности, вновь подаются на вход. Стационарное состояние ИП достигается в случае принадлежности всех элементов входного множества или одному и тому же частичному суперсиндрому, или мажорированному синдрому. Благодаря ИП удается выделять наиболее информативные симптомы из большой совокупности переменных с меньшей трудоемкостью. На примере из фтизиатрии показано, каким образом при помощи симптомного анализа можно улучшить специфичность классификации.

Ключевые слова: многомерный анализ категориальных данных, конечные геометрии, алгебраические нормальные формы, энтропия, коэффициент неопределенности, итерационная процедура, симптомно-синдромальный метод, редукция размерности, классификация, чувствительность, специфичность.

УДК: 519.22-24

MSC: 62-07, 62B10, 62H86

Поступила в редакцию: 18.07.2020
Исправленный вариант: 21.10.2020
Принята в печать: 19.03.2020

DOI: 10.21638/spbu01.2021.302



© МИАН, 2024