Многомерный классификационный метод и его применение при изучении природных объектов

Задача классификации наблюдений в многомерном признаковом пространстве является одной из наиболее важных и широко распространенных при изучении природных и природно-ан-тропогенных объектов и процессов потому, что при поступлении некоторой новой информации специалист всякий раз должен либо отнести полученный результат к одной из известных ранее таксономических единиц, либо построить по имеющимся данным новую классификационную структуру.

Информация о природных и природно-антропогенных системах обычно представлена многомерными наблюдениями, которые характеризуют преимущественно физико-химические параметры этих систем. Даже опытный специалист практически не воспринимает более трех показателей одновременно, а использование нескольких десятков показателей тем более требует применения эффективных многомерных методов классификации.

В геологических прогнозных, поисковых, съемочных, разведочных и других исследованиях для решения классификационных задач использован широкий комплекс статистических и эвристических решающих правил, основанных на факторном, кластерном, дискриминантном и последовательном анализах, методах выделения однородных совокупностей, распознавания образов п т. д. При этом классификационные задачи сводятся к трем основным ситуациям: выделение однородных классов наблюдений в условиях отсутствия априорных сведений о таксономической структуре; определение границ между однородными таксонами, если известно их число или принадлежность к ним отдельных наблюдений; классифицирование новых наблюдений по известным таксономическим единицам.

Наиболее общей и важной для исследователей, но одновременно наиболее сложной по реализации является первая ситуация, т. е. построение классификации в условиях неопределенности <...>