Главная – Журналы – Автометрия 2024 номер 5

Исследуются нижние границы вероятности ошибки классификации объектов при фиксированных значениях количества обрабатываемой информации в пространствах представлений объектов с заданными расстояниями. Границы определяются монотонно убывающими функциями наименьшей средней взаимной информации между предъявляемыми объектами и оценками их классов от вероятности ошибки. Обращения таких функций дают нижние границы вероятности ошибки классификации при фиксированных значениях количества обрабатываемой информации. Для древовидных и векторных представлений объектов получены численные реализации указанных границ. Демонстрируется более низкая граница вероятности ошибки в пространстве векторных представлений объектов по сравнению с аналогичной границей в пространстве древовидных представлений. Отмечается возможность понижения границы вероятности ошибки путём комплексирования представлений с различными метриками.