Аннотация:
Актуальность исследования обусловлена существованием прикладных задач машинного обучения, качественное решение которых невозможно в рамках классической постановки логического анализа данных. На основе обобщения базовых понятий предложена схема синтеза корректных логических процедур классификации по прецедентам, ориентированная на задание отношений частичных порядков на множествах значений признаков. Показано, что в общем случае при построении процедур классификации возникает необходимость рассматривать одну из центральных труднорешаемых дискретных задач, а именно, задачу дуализации над произведением частичных порядков. Дана матричная формулировка дуализации над произведением частичных порядков. Эффективность предлагаемого подхода к задаче классификации по прецедентам проиллюстрирована на модельных данных. Библ. 22. Фиг. 2.
Ключевые слова:логический анализ данных, классификация по прецедентам, монотонная дуализация, дуализация над произведением частичных порядков, неприводимое покрытие булевой матрицы, упорядоченное тупиковое покрытие целочисленной матрицы.
УДК:519.7
Поступила в редакцию: 04.04.2019 Исправленный вариант: 04.04.2019 Принята в печать: 15.05.2019