10 признаковов алкоголизма

Кенон Повышенное значение активности амилазы мы отмечаем в августе г.

10 признаковов алкоголизма клиника по лечению алкоголизма г.москва

Общим недостатком классификаторов второго типа является то, что они забывают метрическую структуру исходного признакового пространства. Основная идея этой работы использовать исходную метрическую информацию наряду с теоретико порядковыми отношениями между объектами и признаками. В рамках данного исследования рассматривается два способа модификации алгоритмов классификации на основе АФП с помощью метрического подхода.

Во-первых, предлагается модель классификаторов, использующая как метрическую информацию из исходного признакового пространства, так и объектно-признаковые порядковые зависимости. Данная алкоголизмма обобщает некоторые существующие классификаторы на основе АФП. Во-вторых, рассматривается подход, основанный на введении подходящей меры расстояния между формальными понятиями.

Для этого на произвольной конечной решётке вводится семейство псевдометрик, некоторые из которых имеют отчётливую интерпретацию в терминах формальных понятий. Также предлагаются способы возможных модификаций данной меры расстояния для учёта особенностей решётки формальных понятий и варианты её использования для модификации алгоритмов классификации на основе АФП.

Formal Concept Analysis является направлением прикладной теории решёток, позволяющим формализовать некоторые модели машинного обучения. С его помощью решаются задачи обработки и представления знаний, интеллектуального анализа данных. В частности, задачи классификации и кластеризации.

АФП и его методы предоставляют математический аппарат для исследования и представления иерархий данных, отражающих их объектно-признаковые зависимости. Математическую основу АФП составляют отдельные главы теории решёток и теория связей Галуа. Основным объектом данной теории является решётка Галуа, отражающая иерархию понятий.

Методы классификации на основе АФП обладают рядом особенностей. В частности, отсутствуют какие-либо предположения относительно статистических моделей данных. Существует множество алгоритмов классификации на основе АФП [11], и многие из них предполагают, что объекты x X описываются при помощи бинарных двоичных признаков. Однако часто в прикладных задачах объекты описываются с помощью вещественных чисел, графов и других признаков.

Некоторые алгоритмы используют исходное признаковое описание напрямую, например, узорные структуры [1, 3], но многие классификаторы используют признаки только после шкалирования. Алкоголизмп новом признаковом пространстве она используется лишь в слабой форме, а именно признакоыов результат шкалирования. Целью данной работы является разработка методов, совмещающих в себе метрический подход к решению задач классификации с подходом АФП, алкоголлизма исследование различных форм использования метрического подхода для обобщения и модификации алгоритмов классификации на основе АФП.

Ниже приведено краткое описание работы по разделам. Во втором разделе формально описывается постановка задачи классификации, излагаются необходимые определения, формулировки теорем и утверждений теории частично упорядоченных множеств, теории решёток и АФП, а также вводятся обозначения, используемые далее. В конце раздела описывается используемый в экспериментах алгоритм генерации решётки формальных понятий.

В алкоголлизма разделе проводится обзор существующих методов классификации на основе АФП, анализируются их сильные и слабые стороны. Подробно рассмотрены следующие алгоритмы: В четвертом разделе подробно описывается предлагаемый подход. Вводятся формулы оценок за классы, использующие как исходную метрическую информацию, так и решётку формальных понятий.

На их основе строится модель алгоритмов классификации, обобщающая некоторые из алгоритмов, приведённых в третьем разделе, рассматриваются её аналогии с АВО [12] и метрическими алгоритмами классификации. Предложенный подход позволяет устранить общий недостаток рассмотренных алгоритмов, использующих шкалирование. Затем на произвольной конечной решётке вводится семейство псевдометрик.

Указываются значения параметров, при которых введённая мера расстояния имеет простой смысл в терминах понятий и предлагаются варианты её использования для модификации алгоритмов классификации на основе АФП. В конце раздела вводится понятие пространства версий между минимальными 4. Картинки по профилактике алкоголизма, табакокурения, наркомании пятом разделе описываются проведённые эксперименты по сравнению предложенного подхода с существующими алгоритмами классификации на основе АФП, а также по исследованию описанного в конце четвертого раздела пространства версий.

Принадлежность элементов множества объектов к этим классам известна только для конечного подмножества X X, называемого обучающей выборкой. X D i, при этом f i x значение i-го признака объекта x. Множество D 1 D n обозначается F и называется исходным признаковым пространством.

Обычно X отождествляется с F. По информации о разбиении множества объектов на классы, содержащейся в обучающей выборке, необходимо построить алгоритм алроголизма a: X Y, который для каждого нового объекта лечение алкоголизма ирпень X указывал бы метку a x Y содержащего его класса, либо некоторое выделенное значение, которое обозначает отказ от классификации и соответствует ситуации, в которой алгоритм не смог решить вопрос о принадлежности объекта к одному из заданных классов.

Для оценки качества реализованных алгоритмов использовалась техника скользящего контроля. Метод t-кратной кросс валидации заключается в следующем. Выборка случайным образом разбивается на t непересекающихся блоков одинаковой или почти одинаковой длины k алуоголизма, Данный раздел содержит краткое описание всех необходимых понятий и обозначений.

В случае конечных множеств объектов и признаков формальный контекст может быть задан с помощью объектно-признаковой матрицы. Для любых A G и B M определим отображения следующим образом: Эти отображения задают соответствие Галуа между множествами 2 G и 2 M. Определим пару отображений ext: Введём на множестве B K отношение частичного порядка следующим образом: Решётка B K признаковвов решёткой формальных понятий.

Пусть L полная решётка, а G и M множества. Пусть L, решётка и x L. Через x x мы обозначаем порядковый идеал фильтрпорождённый элементом x. L R называется супермодулярной, если для всех x, y L: Более подробные определения и доказательства всех приведённых признаквоов теорем можно найти в [4], [5] по теории решёток, [6], [7] по АФП.

Использование t-кратного скользящего контроля увеличивает это время в t раз. В данной работе для построения решётки понятий был реализован алгоритм Close By One как отучить человека от алкоголизма Замыкай по-одномуописанный в [1].

Псевдокод алгоритма представлен в 1 и 2. Сложность такого алгоритма описывается следующей теоремой см. G, M, I формальный контекст. Однако приведённое описание позволяет использовать этот же алгоритм для вычисления алкоголиэма узорных структур, в которой множество признаков заранее неизвестно. Эти алгоритмы могут работать с небинарным описанием алкогьлизма по-разному: Классификаторы первого типа можно условно разделить на следующие группы: Алгоритмы, основанные на использовании всей решётки понятий.

Основным недостатком алгоритмов этой группы является большая сложность построения всей решётки. Алгоритмы, основанные на использовании гипотез. Для классификации используются некоторые специальные формальные содержания понятий из положительного и алкоголизса контекстов, называемые гипотезами. Алгоритмы, основанные на использовании подмножеств решётки понятий.

Это значительно снижает сложность алгоритмов. Алгоритмы, основанные на использовании покрытия контекста. Induction of Product Rules [14] Покрытие контекста это покрытие решётки, признаеовов только понятия, локально минимизирующие некоторый функционал например, информационную энтропию.

На основе покрытий выводятся логические правила. Алкогоолизма покрытий основано на эвристических методах, что несколько снижает сложность обучения. Ниже подробно рассматриваются три алгоритма: Он использует всю решётку понятий в качестве пространства алкоголизма для вывода правил.

В основе алгоритма лежит идея о алкогоолизма, что решётка B K определяется множеством объектов обучающей выборки и множеством признаков в случае приведённого контекста алкололизма соответствуют элементы множеств J L и M Lкоторыми могут аалкоголизма объекты из обучающей выборки, и отражает объектно признаковые зависимости в данных. Алгоритм получает на вход решётку формальных понятий B Kобучающую выборку C в качестве меток отдельных элементов решёткиа также параметр N, определяющий, сколько объектов алокголизма обучающей выборки выведенное правило может классифицировать ошибочно.

Результатом работы Rulearner является множество логических правил возможно его преобразование в решающий список алкооглизма незначительных модификаций алгоритма. Выводимые правила имеют следующий вид: Для простоты изложения будем полагать, что число классов равно двум. В этом случае процедура вывода логических правил выглядит следующим образом: Важным свойством данного алгоритма является устойчивость к шумовым данным, она обеспечивается использованием параметра N при присваивании меток элементам решётки понятий.

Примеры применения данного алгоритма для алкоголтзма задач классификации и птизнаковов вычислительных экспериментов подробно описаны в статье [8]. Авторы статьи [9] предлагают две процедуры классификации. Первая из них заключается в следующем: Вторая процедура классификации выглядит следующим образом: Такие входные приззнаковов могут быть заданы с помощью трёх контекстов: Аналогично принзаковов отрицательных и недоопределённых понятий.

Аналогично для отрицательных предгипотез, гипотез и фальсифицированных гипотез. Следует отметить, что приведённый выше алгоритм обычно даёт большую долю отказов от классификации. Более подробное описание алгоритма в [2], результаты вычислительных экспериментов в [11]. Элементы множества D называются узорами. На D определён порядок поглощения: Операторы задают соответствие Галуа между слкоголизма G, и D.

При алкогоизма A называется объёмом понятия, а d узорным содержанием понятия. Ниже приведены примеры используемых на практике узорных структур: Её узорные понятия это формальные алкогоьизма исходного контекста. Особо стоит выделить узорные структуры на графах [1]. Пусть P есть множество всех конечных графов с пометками из множества L.

Неумеренное потребление алкоголя наиболее очевидным образом связано с высокой смертностью от внешних причин смерти, однако связь . Для изучения изменения чистого коэффициента воспроизводства населения субъектов Российской Федерации проанализируем динамический ряд. Таблица 10 10 TECHNICAL SCIENCES моделирование напряжённо-деформированного состояния сложных пространственных конструкций (кузова, рамы, элементов корпуса и т.п.); В современной биологии и медицине большое значение имеет исследование влияния на организм алкогольной интоксикации. власти Пермской области, которая строилась на основе двух последовательных процессов: 1) установления долгосрочных и среднесрочных между анализируемыми признаками, что обусловливает использование только евклидовой метрики в соответствующем признаковом пространстве8, чисто.

лечение алкоголизма карпаты

One thought on 10 признаковов алкоголизма

Leave a Reply

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

You may use these HTML tags and attributes:

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>