Selection of features into the object's own space based on the measure of its compactness | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitelnaja tehnika i informatika – Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. 2019. № 49. DOI: 10.17223/19988605/49/7

Selection of features into the object's own space based on the measure of its compactness

The use of logical regularities in the form of hyper-spheres to search for the object's own space of a sample from disjoint classes is considered. An algorithm has been developed to verify the truth of the relation of the connectedness of objects by a system of hyper-spheres on a defined set of feature. The connectedness relation is used to calculate the value of the measure of compactness of an object when searching for its own feature space.

Download file

Counter downloads: 120

Keywords

measure of compactness, object's own space, мера компактности, relation of connectedness of objects, собственное признаковое пространство, отношение связанности объектов

Authors

Name	Organization	E-mail
Ignatyev Nikolay A.	National University of Uzbekistan	ignatev@rambler.ru
Mirzaev Aziz I.	National University of Uzbekistan	mirzaevaziz@gmail.com

Всего: 2

References

Игнатьев Н.А. Индексирование объектов по индивидуальным наборам информативных признаков // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 4 (37). С. 27-35.

Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение : пер. с англ. М. : ДМК Пресс, 2018. 652 с.

The UCI Machine Learning Repository. URL: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets (accessed: 09.04.2019).

Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение раз мерности. Мо. : Финансы и статистика, 1989. 607 с.

Загоруйко Н.Г., Кутненко О.А., Борисова И.А., Дюбанов В.В., Леванов Д.А., Зырянов О.А. Выбор информативных при знаков для диагностики заболеваний по генетическим данным // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2014. Т. 18, No. 4/2. С. 898-903.

Ignatyev N.A. Structure Choice for Relations between Objects in Metric Classification Algorithms // Pattern Recognition and Image Analysis. 2018. V. 28, No. 4. P. 590-597.

Колесникова С.И. Методы анализа информативности разнотипных признаков // Вестник Томского государственного уни верситета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 1 (6). С. 69-80.

Загоруйко Н.Г., Борисова И.А., Дюбанов В.В., Кутненко О.А. Количественная мера компактности и сходства в конку рентном пространстве // Сибирский журнал индустриальной математики. 2010. Т. 13, № 1 (41). С. 59-71.

Ignat'ev N.A., Mirzaev A.I. The Intelligent Health Index Calculation System // Pattern Recognition and Image Analysis. 2016. V. 26, No. 1. P. 73-77.

Дюк В.А. Методология поиска логических закономерностей в предметной области с нечеткой системологией: на примере клинико-экспериментальных исследований : дис.. д-ра техн. наук. СПб., 2005. 309 с.