Cтраница 4
Для того, чтобы геолого-статистические модели были надежны, проводят классификацию объектов, и в рабочую выборку включают только объекты, близкие по комплексу геолого-физическим параметрам. [46]
Алгоритм SUMKL реализует аналогичную процедуру, но более эффективно использует дополнительную информацию, содержащуюся в рабочей выборке. Программа FOP для каждого уровня структуры проводит оптимизацию кусочно-линейного разделения с учетом положения точек рабочей выборки. [47]
Рассмотренный алгоритм использует локальное поведение-функции, определяющей классификацию объектов в пространстве описания, вблизи каждой точки рабочей выборки. Даже в тех случаях, когда решающее правило существенно нелинейно, в некоторой окрестности оно приближается к линейному. С ростом окрестности качество линейного приближения падает. С другой стороны, растет часть обучающей и рабочей выборок, попадающая в окрестность. Алгоритм ищет компромисс между этими противоборствующими факторами. [48]