Целью разработки предлагаемого подхода явилась необходимость обеспечить исследователя информацией о распределении сочетаний симптомов в конкретных, заданных им группах объектов. Особенность этого круга задач состоит в том, что пользователю (врачу-исследователю) должна быть предоставлена возможность задавать для исследования произвольные, возможно даже, пересекающиеся группы, (в отличие от классов для диагностики, где классы должны быть строго непересекающимися).
Метод перебора конъюнкций в структурном анализе данных
конъюнкция перебор алгоритм структурный Естественно было предположить, что искомые связи (закономерности) в группах следует искать в виде различных логических функций симптомов исходного описания, и в первую очередь, в виде конъюнкций этих симптомов. Такой подход, предложенный в 1964 г. Бонгардом М. М. [Бонгард, 1967], получил название «метод перебора конъюнкций» (МПК). В публикациях [Карп, 2005, Чернавский и др., 2004] подробно описаны процедуры перебора конъюнкций и принципы их отбора в решающие правила диагностики. МПК хорошо зарекомендовал себя в построении различных диагностических алгоритмов (и в медицинских, и в не медицинских задачах). Основные преимущества МПК состоят в том, что при его использовании отпадает необходимость задания всех координат объектов, что позволяет использовать объекты с неполной информацией; обнаруженные закономерности сформированы в виде конъюнкций (из симптомов, предложенных самим врачом-исследователем), которые легко интерпретируются, что существенно при содержательном анализе выявленных закономерностей.
Рассматриваемый алгоритм анализа логической структуры групп объектов (ALOST), основанный на МПК, не налагает никаких ограничений на отношения между элементами групп. Пользователь может задать и состав групп (группы могут быть и пересекающимися), и перечень симптомов, распределение сочетаний которых по выбранным группам его интересует. Сочетания могут быть заданы произвольной логической функцией или комбинацией функций от указанных симптомов.
В результате использования алгоритма ALOST исследователь может, во-первых, проверить имеющиеся у него априорные представления о распределении вполне конкретных симптомов или их сочетаний по заданным группам, и, во-вторых, оценить значимость (или не значимость) различий этих распределений.
