Применение методов выявления закономерностей для классификации химических соединений.
Целью статьи является постановка задачи классификации неизвестных химических соединений. С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences
2006-01-01
|
Series: | Труды Института системного программирования РАН |
Online Access: | https://www.ispras.ru/en/proceedings/isp_9_2006/isp_9_2006_223/ |
Summary: | Целью статьи является постановка задачи классификации неизвестных химических соединений. С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил. Целью различных алгоритмов классификации является построение классификационной модели, называемой классификатором, которая будет предсказывать класс для заданного примера на основании имеющихся значений атрибутов. Как правило, классификация рассматривается, как задача Data Mining, что по-русски язык означает "обнаружение знаний в базах данных", “выявление закономерностей”.
В рамках исследования задачи совместно с экспертами предметной области были проанализированы возможности формализации экспертных знаний в системе. Кроме того, были изучены формат данных и значения атрибутов химических соединений в нескольких лабораториях. Результатами этих работ стали выводы о возможности применения различных алгоритмов классификации для определения классов химических соединений. Эти выводы являются предметом следующей статьи. |
---|---|
ISSN: | 2079-8156 2220-6426 |