Застосування алгоритму нечіткого лісу для класифікації молекулярних даних з попередньої редукцією незалежних змінних

Abstract

В роботі наведено огляд сучасних підходів до класифікації молекулятних даних за допомогою алгоритму нечіткого лісу. Розглянуто етапи побудови fuzzy forest, методи попередньої обробки даних. Розроблено архітектуру обробки молекулярних даних із попередньою редукцією незалежних змінних. Для здійснення поставленної задачі використано декілька поширених методів обробки даних(нечітка кластеризація, зменшення ентропії, ранжування за допомогою fuzzy forest, та класифікація за допомогою випадкового лісу). Створено програмну реалізацію в середовищі RStudio на основі функцій із пакетів мови програмування R. Проведено аналіз отриманих результатів.