Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Андреев В.Л. -> "Классификационные построения в экологии и систематике" -> 32

Классификационные построения в экологии и систематике - Андреев В.Л.

Андреев В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике — М.: Наука, 1980. — 142 c.
Скачать (прямая ссылка): klassifikacionniepostroeniyavekologii1980.pdf
Предыдущая << 1 .. 26 27 28 29 30 31 < 32 > 33 34 35 36 37 38 .. 58 >> Следующая

0
Рис. 5.5. Дендрограмма различий шести классификаций описаний строения яйцеклеток рыб
Значения вектора (5.23) задают отношение доминирования по признаку различия множества классификаций. Это отношение, как указывалось, транзитивно и антисимметрично, следовательно, является таксономией.
После тщательного обдумывания полученных результатов было принято решение отыскать среди всех вариантов не самый «типичный», а тот, в котором дифференциация клеточных структур выражена наиболее четко, и именно этот вариант считать пригодным для использования в целях систематики.
Из физического содержания задачи следует, что наиболее дифференцированная фаза — такая, в которой исследуемые объекты имеют наибольшее число учитываемых признаков. Эго обстоятельство отражается на дендрограмма таким образом, что она становится сравнительно сильно вытянутой в длину. Обращаясь к рис. 5.4, можно видеть, что таким требованиям отвечает вариант для Elt но, как отмечалось, при построении дендрограмм происходит потеря информации. Поэтому в данном случае желательно решить вопрос на основе анализа непосредственно матриц мер различия.
Представляя нижние треугольники шести матриц мер попарных различий в виде векторов-описаний каждой классификации п используя формулы (4.12) и (4.13) для дескриптивных множеств, мы нашли матрицу мер включения (табл. 5.1).
Таблица 5.1
Матрица мер включения классификаций ооцит^в в прэцессе рэста
D, D, D3 Е ! Е2 Е3
D, 99 100 99 100 100
D,2 58 98 98 95 89
А. 46 77 97 90 79
Ег 40 67 83 81 69
Е-г 48 78 94 97 82
Е3 56 84 95 97 95
Меры включения в данном случае показывают, что если в одной из сравниваемых матриц различий все значения окажутся меньшими, чем во второй, то первая будет включена во вторую на 100%. В табл. 5.1 классификация для Dх включена в D3, Е2 и Е3 на 100%. Граф отношений «95%-ной банальности» приведен на рис. 5.6.
Легко видеть, что наибольшее число стрелок выходит из вершины ЕЗУ следовательно, соответствующая фаза является наиме-
нее дифференцированной: в ней все различия почти на 95% всего состава меньше, чем во всех других вариантах. Наоборот, наибольшее число стрелок входит в вершину Elt и это свидетельствует
о самых больших различиях между всеми описаниями соответствующей фазы. Одинаковое число входящих и выходящих стрелок имеют вершины D3, и Dz, Е3, которые в этом смысле симметричны относительно Ег.
Рис. 5.6. Орграф отношении «95%-нои банальности» для шести варианте) таксономии оппсанпи яйцеклеток рыб
Для более точного, аналитического решения этой задачи мь применили процедуру поиска «лидера», используя данные табл. 5.1 и получили следующий кортеж «весов» для каждого варианта 197, 174, 157, 141, 160, 171, т. е. и в этом случае выводы, полу ченные на основе рис. 5.6, полностью подтвердились: наименыпш вес получил вариант для фазы Ег п практически одинаковые «ве са» — варианты, смежные с Ег. Таким образом, для цитоморфо логических исследований в обсуждаемом аспекте следует отби рать яйцеклетки на фазе Ех.
Глава 6
ИДЕНТИФИКАЦИЯ. МИНИМИЗАЦИЯ ОПИСАНИЙ
6.1. Решающие правила
При решении задач идентификации должны быть задань перечень учитываемых признаков (система описания), алфави (перечень) классов, конкретные представители этих классов ил же их «эталоны» — типичные представители. Любое вновь ра< сматриваемое описание R объекта R' на основе меры близост должно быть отнесено к одному из классов.
Пусть заданы два класса, Н1 и Нг, и их эталоны: Rx : 1, 1, ( i?2: 0, 0, 1; а также объект R : 1, 0, 0, который следует отнест к одному из двух классов: Нх или Н2.
Уже непосредственный обзор данных этой задачи убеждает в том, что R имеет с Rx число общих признаков большее, чем с R2, поэтому R следует отнести к Н1. Действительно, задавая меру сходства
2т (R Р) Rk) 2 • V. х• х.к
С(R, Rk)о = - , , (6.1)
m(R) + m(Rk) 2j xi ¦ + 2j xik
определяем
C(R,Rx) o^Api-^0,67, С(7?,Лг) = 4ф^ = 0’
т. e. R ?E Hi.
Общий итог этпх построений можно сформулировать в виде решающего правила: если С (R, R{)0 > С (R, R2)0, то R следует отнести к первому классу, а если С (R, Rj)0 < С (R, Д2), то ко
второму. При С (R, Ri.)0 = С (R, R2)0 однозначного ответа не су-
ществует: распознаваемый объект лежит на границе, разделяющей классы.
Если число классов больше двух, то решающее правило остается по существу таким же: распознаваемый объект относится к тому классу, сходство с которым у объекта наибольшее.
Рассмотрим теперь ситуацию, когда классы Ни заданы не эталонами, а полным составом. Пусть Нх = {Rt, R2, R3}, Н2 = = {Ri, Rs, #„}, причем
Лз.: 1110110 0, Д4: 1 0 0 1 0 0 0 1,
R2: 1111110 0, R&: 1 0 0 1 0 0 1 0; (6.2)
R3: 1110010 0, R$: 00010001,
R: 10 10 10 10.
Для того чтобы определить, к какому из двух классов относится R, подсчитаем какую-либо меру сходства или различия описания R со всеми представителями первого и второго классов. Пусть мера различия есть число несовпадающих значений признаков
Предыдущая << 1 .. 26 27 28 29 30 31 < 32 > 33 34 35 36 37 38 .. 58 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed