В задаче классификации по прецедентам под прецедентной (обучающей) информацией понимается совокупность примеров изучаемых объектов, в которой каждый объект представлен в виде числового вектора, полученного на основе наблюдения ряда его признаков. Каждый пример приписан к определенному классу объектов. Требуется на основе анализа прецедентной информации уметь классифицировать новые объекты. Среди подходов к решению этой задачи важное место занимают методы логического анализа данных. Описание логического классификатора может быть дано с использованием терминологии теории логических функций. Представительный элементарный классификатор (ЭК) класса K - это допустимая конъюнкция (ДК) для не всюду определенной двузначной логической функции F, принимающей на целочисленных описаниях прецедентов класса K и других классов соответственно значение 1 и 0. По определению интервал истинности ДК функции F имеет непустое пересечение с множеством единиц функции F и пустое пересечение с множеством нулей этой функции. Ученые из ФИЦ ИУ РАН впервые получили оценки числа ДК функции F, порождающих правильные ЭК класса K. О том, как на основании этих оценок можно исследовать асимптотическую оптимальность классификаторов в случае, когда число признаков существенно больше числа прецедентов, читайте в новом выпуске журнала "Информатика и ее применения".
Полнотекстовая версия 4-го номера журнала за 2025 год доступна по ссылке.
Журнал выходит ежеквартально. Включен в Перечень ВАК Минобрнауки России, входит в "Белый список" и индексируется в Scopus.
Правила подготовки статей для публикации в журнале - на странице журнала.
Редакция журнала:
Тел.: +7 499 135-86-92
E-mail: iiep@frccsc.ru
