Особливості процесу класифікації об’єктів на базі дискримінантних функцій.

Анотація

У роботі запропоновано альтернативний підхід до обробки елементів лінійних дискримінантних функцій для класифікації об’єктів. В основі цього підходу використано метод обробки векторного масиву даних з різницевими зрізами, який розповсюджено на стовпці матричного представлення елементів дискримінантних функцій. Це, у свою чергу, свідчить про просторово-розподілений характер обробки елементів матриці розмірністю m×n, де m – кількість класів, n – розмірність вектора вхідних даних. Лінійність представлення кожної дискримінантної функції у наборі дискримінантних функцій дозволяє не тільки подати їх доданки у вигляді елементів матриці, але й застосувати до їх обробки правила щодо таких властивостей, як асоціативність та комутативність складових (доданків) суми. В результаті замінюються такі складні процедури, як багатооперандне підсумовування при формуванні кожної дискримінантної функції з подальшим їх порівнянням між собою для виявлення серед них максимальної за значенням. У запропонованому методі у кожному циклі обробки базовою операцією є зменшення одночасно на величину подібності однойменних елементів у стовпцях матриці, що в результаті дозволяє визначити максимальну за значенням дискримінантну функцію. При цьому також задіяно операцію транспозиції (просування) до краю всіх поточних нульових елементів у кожному рядку матриці. Даний підхід застосовано до лінійних дискримінантних функцій як апарата статистичного методу класифікації об’єктів. У результаті за відомим вирішальним правилом максимальна за значенням дискримінантна функція визначає відповідний клас, до якого належить вхідний об’єкт, поданий у вигляді n-вимірного вектора ознак. Одним із варіантів апаратного застосування такого класифікатора є підсистема підтримки прийняття рішень при медичному діагностуванні.