Л. В. Уткин, Ю. А. Жук, И. А. Селиховкин, “Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2012, выпуск 2,страницы 16

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Интеллектуальный анализ данных

Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений

Л. В. Уткин, Ю. А. Жук, И. А. Селиховкин

Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет

Аннотация: Предлагается модель классификации при неполной информации в форме математических ожиданий признаков, основанная на минимаксной (миниминной) стратегии принятия решений. Дискриминантная функция вычисляется максимизацией (минимизацией) функционала риска, как меры ошибочной классификации, по множеству распределений вероятностей с границами, которые определяются информацией о признаках, и минимизацией по множеству параметров. Алгоритм сводится к решению параметрической задачи линейного программирования.

Ключевые слова: классификация, машинное обучение, линейное программирование, функционал риска, функция потерь, математическое ожидание, минимаксная стратегия.