Анатолий Павлович Немирко - д.т.н., профессор, кафедра биотехнических систем, Санкт-Петербургский государственный электро-технический университет «ЛЭТИ» E-mail: apn-bs@yandex.ru

Исследовано линейное преобразование пространства на основе критерия Фишера для задач классификации многомерных биомедицинских данных. Приведены выражения для рекуррентного вычисления весовых векторов, которые образуют новые признаки. Показано, что за счет более точного представления данных с помощью найденных признаков они позволяют более эффективно реализовать процедуры классификации.

 

1. Немирко А.П., Манило Л.А., Калиниченко А.Н. Математические методы анализа биомедицинских данных. СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2013. 175 с.
2. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / Пер. с англ. А.Н. Калиниченко / Под ред. А.П. Немирко. М.: Физматлит. 2007. 440 с.
3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика. 1974. 240 с.
4. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен / Пер. с англ. М.: Мир. 1976. 511 с.
5. Nemirko A.P. Transformation of feature space based on Fisher-s linear discriminant. // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2016. V. 26. № 2. Р. 257-261.
6. Манило Л.А. Упорядочение спектральных признаков по эмпирическим оценкам межгруппового расстояния в задачах классификации биосигналов // Известия вузов России. Радиоэлектроника. 2006. Вып. 3. С. 20-29.
7. Манило Л.А. Линейный дискриминант Фишера в задачах распознавания биосигналов по частотным свойствам // Сб. докл. 12-й Всерос. конф. «Математические методы распознавания образов» (Москва, 2005). М.: МАКС Пресс. 2005. С. 371-374.
8. Gilbert E.G., Johnson D.W., Keerthi S.S. A fast procedure for computing the distance between complex objects in three-dimensional space // IEEE Journal of Robotics and Automation. April 1988. V. 4. Р. 193-203.
9. Iris Data Set. UCI Machine Learning Repository. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris, 2016.