Об информативности коррелированных признаков объектов распознавания

Abstract

Выполнено исследование влияния корреляционных связей между компонентами многомерных признаков объектов распознавания на различимость классов. Проведен сравнительный анализ ряда статистических критериев и информационных мер разделяющих качеств коррелированных признаков для случая двумерных нормальных совокупностей. Показано, что наличие корреляции между признаками однозначно не означает их слабой информативности; более того, использование сильно коррелированных признаков в алгоритмах распознавания при определенных условиях может существенно повысить достоверность принимаемых решений. Для понижения размерности вектора измерений предлагается исключать из первичного признакового пространства не максимально коррелированные признаки, а признаки с минимальным значением локальной дивергенции (различимости) классов.

Здійснено дослідження впливу кореляційних зв'язків між компонентами багатовимірних ознак об'єктів розпізнавання на розрізнення класів. Проведено порівняльний аналіз низки статистичних критеріїв та інформаційних заходів, що розділяють якостей корелюваних ознак для випадку двовимірних нормальних сукупностей. Показано, що наявність кореляції між ознаками однозначно не означає їхньої слабкої інформативності; більше, використання сильно корелированных ознак алгоритмах розпізнавання за певних умов може значно підвищити достовірність прийнятих рішень. Для зниження розмірності вектора вимірювань пропонується виключати з первинного ознакового простору не максимально корельовані ознаки, а ознаки з мінімальним значенням локальної дивергенції класів.