Методи класифікації на основі моделі геометричних перетворень для завдань інтелектуального аналізу даних

Abstract

Проаналізовано особливості постановки та підходи до розв’язку задач класифікації для випадків великорозмірних завдань інтелектуального аналізу даних. Подано основи розроблених методів класифікації, вдосконалених завдяки використанню оптимізації відпалом металу. The article analyses the features of the target setting and the approach to solving a problem of classification task for Data Mining tasks where data are high-dimensional. Essential principles of the methods of classification on the base of neural networks are proposed. This methods of classification are improved by simulated annealing algorithm.