Дамы и Господа!
Возникла задача классификации по линейным дискриминантным функциям. Имеется обучающая выборка измерений, в каждом измерении
![$m$ $m$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/0/e/5/0e51a2dede42189d77627c4d742822c382.png)
компонентов. Выборка разбита на классы
![$C_k$ $C_k$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/1/a/5/1a567506286617473a9c0d9b2172f95182.png)
, где
![$k$ $k$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/3/b/63bb9849783d01d91403bc9a5fea12a282.png)
- номер класса. Для каждой пары классов построены линейные дискриминантные функции, но для каждой пары используется свой набор компонентов: например, для пары
![$C_1$ $C_1$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/d/8/1/d81a84099e7856ffa4484e1572ceadff82.png)
и
![$C_2$ $C_2$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/8/5/f/85f3e1190907b9a8e94ce25bec4ec43582.png)
в дискриминантной функции есть только компоненты 1, 2 и 3, для разделения пары
![$C_1$ $C_1$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/d/8/1/d81a84099e7856ffa4484e1572ceadff82.png)
и
![$C_3$ $C_3$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/d/1/9/d19cc08043728c4034ea85a9fd4e254f82.png)
используются компоненты 4, 5 и 6, а для разделения пары
![$C_2$ $C_2$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/8/5/f/85f3e1190907b9a8e94ce25bec4ec43582.png)
и
![$C_3$ $C_3$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/d/1/9/d19cc08043728c4034ea85a9fd4e254f82.png)
используются компоненты 1, 5 и 7. Это связано с малыми объемами классов в обучающей выборке (объем некоторых классов меньше количества компонентов, ковариационные матрицы таких классов, построенные на всех компонентах, вырождены). Есть одно неклассифицированное измерение. Можно ли построить нечеткое правило, в соответствии с которым оценить вероятность принадлежности этого измерения каждому классу?