Обобщенные алгоритмы классификационных построений

Алгоритм построения матриц отношений сходства и включения. Этот алгоритм отличается для указанных двух мер лишь методом расчета значений матриц сходства и включения.

Шаг 1. Формируются два множества: множество исследуемых объектов J = { S1, S2,..., Sq} и множество признаков Z = { Z1, Z2,..., Zp}. Каждый объект Si описывается подмножеством признаков {Zi} Î Z, являющимся качественным признаковым образом. Все образы объектов систематизируются в матрицу образов, где представляются индексированными множествами (табл. 5.5).

Шаг 2. Генерируются все парные сочетания объектов, и для каждой пары описаний объектов Si и Sj строится индексная матрица В = ║ xij ║; i = Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru ; j = Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru ; где р — число строк матрицы образов, соответствующее числу рассматриваемых признаков m(Z). На основе индексной матрицы рассчитываются меры сходства C(Si, Sj) или включения W(Si, Sj). Для определения меры сходства может быть использована одна из формул, приведенных в табл. 5.4. Расчет мер включения осуществляется по формулам (5.5).

Таблица 5.5

Пример матрицы образов

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Например, для пары объектов S1 и S2 (см. табл. 5.5) меры сходства и включения имеют следующие значения:

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Шаг 3. На основе рассчитанных на шаге 2 значений мер сходства и включения (см. табл. 5.5) строятся соответствующие матрицы размерностью q x q (табл. 5.6, 5.7).

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Матрица мер сходства симметрична относительно главной диагонали, а матрица мер включения таким свойством в общем случае не обладает. В приведенной матрице включения число 0,57 (первый столбец и вторая строка) соответствует W(S1; S2), а число 0,67 (второй столбец и первая строка) соответствует W(S2, S1). Таким образом, индекс при названии первого множества в скобках указывает номер столбца, а второго — номер строки матрицы включения. При построении матрицы сходства индекс при первом множестве в мере сходства указывает номер строки матрицы, а при втором — номер столбца.

Шаг 4. Задается отношение сходства или включения в следующем виде:

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

где Δ — произвольное число (0 £ Δ £ 1,0); i, j Î J.

Для заданного значения Δ строится матрица сходства [СΔ] или включения [BΔ], в которой все значения, большиеили равные Δ, заменяются единицами, а оставшиеся — нулями.

Примеры матриц [С0,60] и [B0,67] Для значений Δ ³ 0,60 и Δ ³ 0,67 приведены в табл. 5.8, 5.9.

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Матрицы [С0,60] и [B0,67] отображены соответственно графами и орграфами отношений сходства и включений (рис 5.3). Дуги и стрелки соединяют те объекты, которые имеют единицу на пересечении соответствующих строк и столбцов матриц.

Обобщенные алгоритмы классификационных построений - student2.ru

Направление стрелки в графе отношений включения устанавливается таким образом, что она начинается в вершине графа, соответствующей Si-му объекту, принадлежащему i-й строке матрицы, и заканчивается в Sj-м объекте, принадлежащем j-му столбцу матрицы. При этом Si-й и Sj-й объекты должны быть связаны отношением включения, т. е. иметь на пересечении Si-го и Sj-го объектов в матрице отношений включения единицу. Чем больше стрелок входит в тот или иной объект, тем более он оригинален по сравнению с другим объектом. Например, наиболее оригинальным является объект S2, так как в него входят три стрелки (рис. 5.3б).

При практическом использовании выше приведенных отношений величину Δ находят путем перебора серии значений, добиваясь при этом установления всех существенных связей.

Наши рекомендации