Page 77 - 4268

Рис.22. Вид діалогового вікна User defined case prediction -
Прогноз значень користувача

Після того, як значення введені, необхідно натиснути кнопку
Predictions - Прогноз. У результаті нейронна мережа видасть
номер кластера, якому належить заданий об'єкт. Класифікатор

побудований. Щоб не втратити результати бажано зберегти
конфігурацію нейронної мережі, що виконує класифікацію. Для
цього в діалоговому вікні результатів пошуку нейронної мережі
необхідно натиснути кнопку ОК і перейти в стартову панель

модуля. У стартовій панелі модуля виберіть вкладку Networks /
Ensembles - Мережі / Ансамблі і скористайтеся кнопкою Save
network file as ... - Зберегти файл нейронний мережі як ...

Рішення задачі регресії в межах одного кластеру
Після того, як ми розбили всю множину даних на однорідні
шматки і володіємо інструментом, що дозволяє проводити
класифікацію, рішення задачі регресії стає простою і

формальною процедурою. Вказавши на кластер, нам необхідно
обчислити підсумкове значення z для четвірки предикторів.
Для вирішення цього завдання для кожного необхідно

побудувати регресійну нейронну мережу. Сценарій рішення
задачі регресії спочатку. Скористаємося цим же сценарієм для
розв'язання задачі регресії всередині четвертого кластеру. Для

інших кластерів підхід до вирішення аналогічний. Попередньо
обмежимо всю множину даних четвертим кластером. Для цього у
стартовій панелі модуля SNN - Нейронні мережі натиснемо

кнопку Select Cases - Вибір спостережень і введемо умова на
включення спостережень в аналіз cluster = 4.

77