Многомерное шкалирование средствами псевдообратных операцій

Abstract

Предложен метод многомерного шкалирования информации на основе результатов теории возмущения псевдообратных и проекционных матриц и решений систем линейных алгебраических уравнений. Разработан алгоритм кусочно-гиперплоcкостной кластеризации с проверкой заданного критерия ее эффективности. Приведен пример использования метода шкалирования характеристических признаков для распознавания букв алфавита украинского жестового языка.

Запропоновано метод багатовимірного шкалювання інформації на основі результатів теорії збурення псевдообернених та проекційних матриць і розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Розроблено алгоритм кусково-гіперплощинної кластеризації з перевіркою заданого критерію ефективності здійснення такої кластеризації. Наведено приклад використання методу шкалювання характеристичних ознак для розпізнавання букв абетки української жестової мови.

The method of multidimensional information scaling based on the results of the theory of perturbation of pseudo-inverse and projective matrices and solutions of systems of linear algebraic equations is proposed in the paper. The algorithm of piecewise hyperplane clasterization with the verification of a given criterion for efficiency of such a clasterization is developed. An example of using the method of scaling characteristic futures to recognize letters of the Ukrainian sign language alphabet is given.