ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ КЛАССИФИКАТОРА СО СЛУЧАЙНЫМИ ПОДПРОСТРАНСТВАМИ

Abstract

Актуальное современное направление, связанное с извлечением знаний из данных, во многом является применением методов классификации и распознавания образов. Традиционная постановка задачи классификации предполагает представление данных в виде множества вещественных векторов. В то же время, для многих практических задач такая постановка не является адекватной. В данной работе рассматривается применение классификатора со случайными подпространствами для решения задач с неполными данными и категориальными атрибутами. Предлагаются алгоритмы кластеризации и распределенного анализа данных. The data mining algorithms is a modern topic in the area of computational intelligence. However, many solutions are based on well-known methods of classification and pattern recognition. For traditional classification task the data are represented as the set of real-valued vectors. At the same time, such approach is not suitable for many practical tasks. This article analyzes the application of random subspace classifier for datasets with missing values and categorical attributes. The clustering and distributed data processing algorithms are suggested.