Daugiamačių Gauso skirstinių analizės taikymas bandinių klasifikacijos kokybei vertinti

Anotacija

Duomenų klasifikacijos pasikliautinumo lygį lemia skirstinių persiklojimo laipsnis. Yra daug būdų ir patogių priemonių vienmačiams skirstiniams analizuoti, tačiau daugiamačių skirstinių analizė retai taikoma. Straipsnyje pateikiamos lentelės ir būdai daugiamačių Gauso skirstinių įskaitytajai tikimybei, kritinei sričiai, klaidingosioms teigiamosioms ir klaidingosioms neigiamosioms tikimybėms skaičiuoti. Parodoma, kad klaidingosios teigiamosios ir klaidingosios neigiamosios tikimybių suma yra tik labai apytikrė klasifikacijos pasikliautinumo charakteristika. Klaidingoji neigiamoji tikimybė yra lokalizuota skirstinyje, ir jos vaidmuo duomenų klasifikavimui iš esmės priklauso nuo to, kiek konkretūs duomenys yra toli nuo tos srities. Pateikiamas pavyzdys, kaip daugiamačių skirstinių analizė panaudojama vyno bandinių regioninei klasifikacijai pagal spektrometrinius cheminės analizės duomenis.