16 / 20
Модифицированный метод классификации многомерных временных рядов…
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017. № 2
61
Рис. 4.
Формы сигнала ЭЭГ и шейплета:
а
и
б
— усредненные формы сигнала ЭЭГ, соответствующие реакции на незначимые и значимые
стимулы;
в
— шейплет, обеспечивающий лучшее разделение классов
Рис. 5.
Зависимость точности классификации
mean
G
от числа шейплетов в наборе
(
— алгоритм
А
1
,
— алгоритм
А
2
,
— алгоритм
А
3
)
На рис. 5 видно некоторое повышение точности классификации алгоритмов
А
2
и
А
3
при уменьшении числа шейплетов в наборе. Эффект обусловлен тем, что алго-
ритм кластеризации, отбрасывая близкие шейплеты, позволяет исключить избы-
точные признаки, не несущие дополнительной информации о свойствах классов.