Page 134 - 4196

 1 1 0 0
0

Розв’язання. Для класифікації використаємо комбі-
нації 2-х, 3-х і 4-х ознак. Виберемо міру близькості ряд-
ків:
1) для двох ознак – тотожність рядків;
2) для трьох ознак – рівність двох цифр;
3) для чотирьох ознак – рівність трьох цифр.
Застосування процедури обчислення оцінок дає на-
ступні результати (таблиця 4.27).
Нехай
 2  2
S  x , x ,  S  x , x , 
1 1 2 2 1 3
S  2  x 1 , x 4 ,  S  2  x 2 , x 3 , 
4
3
S  2  x 2 , x 4 ,  S  2  x 3 , x 4 ; 
5
6
S   3  x , x , x ,  S   3  x , x , x , 
1 1 2 3 2 1 2 4

S  3  x 2 , x 3 , x 4 ,  S  3  x 1 , x 3 , x 4 ; 
3
4
 4
S  x , x , x , x . 
1 1 2 3 4

Тоді кількість подібних рядків, наприклад, для сис-
теми підмножин S  2  x , x ,  - це кількість рядків
1 1 2
 2
виду S    1 , 1  , які можна знайти серед об’єктів
1 0
першого  і другого  класів:
1
2
 S  2 ,   0 ;  S  2 ,   1 (об’єкт  ).
1 1 1 2 22
За правилом простої більшості голосів об’єкт 
0
відноситься до класу  (непродуктивних пластів). За-
2
уважимо, що результати обчислення оцінок подібності,
подані в таблиці 4.27, дозволяють аналізувати інформа-
тивність комбінацій ознак. Очевидно, що майже усі ком-
134