§ 6.8.4. Минимизация числа признаков при использовании метрик Минковского

До сих пор обсуждался вопрос об оптимальных методах дополнительной минимизации числа признаков для случая, когда эталоны выполнены в метрике с.

В случае других метрик оптимальные методы (например, основанные на применении нелинейного программирования) приводят к громоздким расчетам (см. приложение 6.VII).

Можно предложить достаточно простой метод минимизации, который, однако, не приводит к оптимальным результатам. Этот метод исходит из предположения о том, что последние признаки, находимые по многомерным дискриминантным критериям, упорядочены по их информативности для опознания. Суть метода состоит в том, что признаки отбрасываются поочередно начиная с последних номеров. При этом каждый раз проверяется, обеспечивает ли совокупность оставшихся признаков нулевую ошибку опознания на учебной выборке или нет. В связи с простотой алгоритм, осуществляющий этот метод минимизации, не приводится.