Гипотезы компактности и $\lambda$-компактности в методах анализа данных

Приводится формальное описание гипотезы компактности, лежащей в основе современных алгоритмов анализа данных – таксономии, выбора информативных признаков, распознавания образов, заполнения пробелов в таблицах и прогнозирования многомерных динамических рядов. Вводится критерий дисперсионного типа для оценки качества получаемых решений, более эффективный по сравнению обычно используемыми ретроспективными критериями. Предлагается гипотеза $\lambda$-компактности, позволяющая создать новый класс алгоритмов анализа данных.