1. laboratoriya ishi mavzu: O’xshashlik koeffisiyentlarni hisoblashga asoslangan algoritm va dasturiy ta’minot

1. LABORATORIYA ISHI


MAVZU: O’xshashlik koeffisiyentlarni hisoblashga asoslangan
algoritm va dasturiy ta’minot.


Davolash masalalarida eng asosiysi va muhimi kasallarga tashxis qo'yishdan iborat. Kasallarga to'g’ri tashxis qo'yish, uni davolash jarayonini belgilab beradi.
Kasallarga to'g’ri tashxis qo'yish ko'proq mutaxassislarga (vrachlarga) bogliq. Shuningdek, to'g'ri tashxis mutaxassisning tajribasiga ham bog’liq. Tajribali mutaxassis kasalardagi belgilarni oldingi kasallardagi belgilar bilan solishtirish natijasida kasaldagi muhim belgilarni aniqlaydi,
Mashina yordamida kasallarga tashxis qo'yishda, bizga asosan tajribali mutaxassis tomonidan tayyorlangan va sinflarga ajratilgan o'rgatuvchi tanlov berilgan bo'ladi. Mashinaning maqsadi esa, tajribali mutaxassis kasaliarni qanday belgilariga asosan sinflarga ajratganligini topishdan iborat. Shuningdek, topilgan muhim belgilar asosida yangi kelgan kasallarga tashxis qo'yishni qisqa vaqt ichida amalga oshirish.
Bunday masalalarni yechishda tasvirlarni aniqlash nazariyasining usullari va algoritmlaridan keng foydalaniladi.
Masalani yechish algoritmi. Sinflar orasida masofa tushunchasini kiritamiz. Bu masofa tushunchasi asosan ikkita xossa bilan xarakterlanadi. Birinchisi kompaktlilik tushunchasi bo'lib, bu tushunchaga asosan, bir sinfga tegishli bo'lgan obyektlar orasidagi masofa, turli sinflarga tegishli bo'lgan ob'yektlar orasidagi masofaga nisbatan bir-biriga yaqin joylashgan bo'lishi kerak. Quyida biz kompaktlik tushunchasini yanada yaxshilashga imkon beradigan ba'zi bir qoidalar bilan tanishib chiqamiz.
Ikkinchi xossa - separabillik yoki bo'linuvchanlik bo'lib, bu holda sinflar chegaralangan va bir-biri bilan kesishmaydigan bo'lishi kerak.
Masofa tushunchasi ob'yektlar o'rtasidagi yoki sinflar o'rtasidagi o'xshashlik darajasini baholash imkonini beradi, Bu tushunchaga turli yo'llar bilan yondashish mumkin.
Agarda masofa sifatida rnetrik masofa ishlatilsa, u holda metrik fazo bo'ladi. Bu holda fazodan olingan p va C₀ nuqtalar orasidagi masofa deb



qarash mumkin.
Ikkita C₁ va C₂ sinflar orasidagi masofa deb

qiymat olinadi.

Ob'yektlarni aniqlashni o'rgatish nazariyasi nuqtai nazardan qaraladigan bo'lsa, ob'yektlar yoki sinflar orasidagi masofa qancha kichik bo'lsa, ular orasidagi o'xshashlik shuncha yuqori bo'ladi.
Misol sifatida keltirish mumkin. Bu formuladan qo'rinadiki masofa qancha katta bo'Isa, o'xshashlik koeffitsiyenti K shunchalik kichik yoki qanchalik kichik bo'lsa, К shunchaiik katta bo'ladi.
Hozirgi paytda ob'yektlarni aniqlashni o'rgatish nazariyasida masofalarni hisoblashda keng foydalanadigan quyidagi formulalarni qaraymiz: