Принятие решений на примере задачи распознавания образов с использованием алгоритма «Дискриминантная функция»
Оригинальность более 70%
Дискриминантный анализ — это раздел математической статистики, содержанием которого является разработка методов решения задач различения (дискриминации) объектов наблюдения по определенным признакам.
Методы дискриминантного анализа находят применение в различных областях: медицине, социологии, психологии, экономике и т.д. При наблюдении больших статистических совокупностей часто появляется необходимость разделить неоднородную совокупность на однородные группы (классы). Такое расчленение в дальнейшем при проведении статистического анализа дает лучшие результаты моделирования зависимостей между отдельными признаками.
Дискриминантный анализ оказывается очень удобным и при обработке результатов тестирования отдельных лиц. Например, при выборе кандидатов на определенную должность можно всех опрашиваемых претендентов разделить на две группы: «подходит» и «не подходит».
Можно привести еще один пример применения дискриминантного анализа в экономике. Для оценки финансового состояния своих клиентов при выдаче им кредита банк классифицирует их на надежных и ненадежных по ряду признаков. Таким образом, в тех случаях, когда возникает необходимость отнесения того или иного объекта к одному из реально существующих или выделенных определенным способом классов, можно воспользоваться дискриминантным анализом.
1. Вапник В.Н., Червоненскис А.Я. Теория распознавания образов. – М. 1974.
2. Васотев В.И. Распознавательные системы. – Киев. 1969.
3. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания образов. – М. 1977.
4. Добрынин В.Н., Черемисина Е.Н., Булякова И.А и др. Математические методы системного анализа и теория принятия решений. – Дубна. 2002.
5. Черемисина Е.Н. Конспект лекций по ТПР.
