Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам

       

Разбиение базы прецедентов на классы


Одним из способов введения меры близости между объектами является разбиение их на классы эквивалентности. Задать классы эквивалентности – значит разбить множество объектов на группы, внутри которых объекты считаются (в некотором смысле) равными. Считается, что классы соответствуют различным внутренним понятиям базы и, соответственно, предполагают различные решения проблем. Разбиение на кластеры можно считать частным случаем разбиения на классы, за одним исключением: в этом случае не требуется этап предварительного обучения.

Так, например, применение методов классификации (в частности, кластерного анализа) позволяет в области торговли недвижимостью предварительно разбить все объекты на классы (например, дворцы и бунгало) не только по стоимости, но и по характеру жилья. Внутри класса объекты могут отличаться в меньшей степени, например, по количеству спальных или ванных комнат, и могут ранжироваться по некоторым другим признакам.

В решении, предложенном авторами системы M2 [Anand 97/2, Anand 98], используется предварительная кластеризация базы прецедентов. Кластеризация применяется в двух аспектах: сбор прецедентов и отыскание недостающих знаний при адаптации решения. В [Anand 98] подробно обсуждается подход к обнаружению прецедентов и в кратких чертах – методология адаптации решения.

В этой системе задачу кластеризации входных данных выполняет нейронная сеть Кохонена. При решении этой задачи образуются начальные кластеры, которые затем анализируются с использованием алгоритма построения дерева решений C4.5 [Quinlan 93]. Неуникальные кластеры группируются.

На последней стадии используется алгоритм индукции регрессионного дерева, чтобы гарантировать, что эти понятия информационно полны.

Основная идея заключается в том, что если текущий случай попадает в кластер, наиболее удачным аналогом для него считается центр этого кластера. Авторы показали, что предложенный подход достигает высокой редукции размера базы прецедентов.

Однако на практике не всегда удается четко разграничить кластеры, куда попадает текущий случай.
Одной из причин этого является недостаток информации в описании текущего случая. Но главная причина заключается в том, что реальные приложения редко укладываются в рамки фиксированного признакового пространства. Попадание текущего случая в область пересечения кластеров в этом случае становится непреодолимой проблемой.

Так, в медицине разные наборы признаков (иными словами, показателей, симптомов) могут быть не только у разных заболеваний, но и у разных пациентов с одним и тем же заболеванием. И, наконец, пациент может иметь признаки, не совпадающие ни с одним из признаков заболеваний, ранее введенных в систему.

Для наглядности приведем пример из медицины. Текущий случай – это пациент, описываемый тремя признаками (симптомы острого живота):



  1. боли в животе,
  2. напряжение передних мышц брюшной стенки,
  3. болезненная перкуссия по брюшной стенке.


В пространстве этих признаков точка, соответствующая текущему случаю, попадает в пересечение кластеров (заболеваний):


  1. прободная язва желудка,
  2. спонтанный разрыв пищевода,
  3. перитонит,
  4. базальная плевропневмония.


Разрешить эту проблему, иными словами, дифференцировать эти кластеры, можно только увеличив размерность пространства, добавив новые признаки для текущего случая, если такие найдутся. Последнее не всегда возможно.


Содержание раздела







Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий