Остання редакція: 2024-04-12
Анотація
В задачах діагностики широко використовується лінійний дискримінантний аналіз (ЛДА). Великим недоліком його є використання для дискримінації тільки лінійних поверхонь, тоді як в реальних задачах частіше зустрічаються нелінійні. Це приводить при застосування ЛДА до значної частки помилок при класифікації. Останнім часом почав розвиватись нелінійний дискримінантний аналіз, який дозволяє використовувати нелінійні дискримінуючі поверхні. Пропонується метод нелінійного дискримінантного аналізу, який базується на перетворенні простору використовуючи ортогональні поліноми Чебишева, що дозволяє описувати поверхні довільної форми. В роботі на прикладі описується процедура такого нелінійного дискримінантного аналізу. Вона включає побудову ортогональних контрастів (поліномів Чебишева) до вихідної навчальної матриці, можливий підбір степені і взаємодій, можливе зменшення дискримінуючих змінних покроковим дискримінантним аналізом. Приведено алгоритм виконання такого варіанту дискреминантного аналізу, який може виконуватись з використанням існуючого програмного забезпечення.
Ключові слова
Посилання
1. Linear & Quadratic Discriminant Analysis. URL: https://uc-r.github.io/discriminant_analysis
2. V Roth, V Steinhage // Nonlinear discriminant analysis using kernel functions. Advances in neural information processing systems. 1999. №12, P. 508-574.
3.Теорія планування експериментів: Виконання розрахунково-графічної роботи : навч. посіб. для студ. спеціальності 131 «Прикладна механіка», спеціалізації «Технологія машинобудування» / С.М. Лапач ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. –– Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. – 86 с. URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38858
4.Теорія планування експериментів: Лабораторний практикум [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 131 «Прикладна механіка», спеціалізації «Технологія машинобудування» / С.М. Лапач ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. –Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. – 125 с. URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38851