Адаптивный алгоритм мультиклассовой классификации

Abstract

Проблема классификации, актуальная для анализа данных, в настоящее время активно исследуется. В результате анализа и развития перспективных подходов к ее решению разработан алгоритм, который оригинально решает одну из главных проблем классификации – отбор значимых признаков. Его главной особенностью является метод поиска наиболее информационно значимых значений признака. При этом различные значения одного признака могут иметь разное влияние на принадлежность классу. Для каждого классифицируемого объекта проводится свой анализ значимости, что делает алгоритм адаптивным. Эффективность нашего подхода эмпирически подтверждена на известных мультиклассовых выборках в сравнении, установленными для них результатами.