Конкурентное сходство как универсальный базовый инструмент когнитивного анализа данных

При решении задач анализа данных (классификации, таксономии, выбора признаков, прогнозирования) человек применяет некий универсальный психофизиологический механизм познания, ключевую роль в котором, по нашему мнению, играют способность оценивать меру сходства между объектами и стремление к максимальной компактности и простоте описания мира в терминах этой меры сходства. Николаем Григорьевичем Загоруйко была предложена модель для оценивания сходства объекта с образом, основанная на учете конкурентной ситуации. В статье определяется функция конкурентного сходства (FRiS-функция) и описываются возможности её использования для оценки компактности и разделимости образов. Эти оценки легли в основу алгоритмов для решения задач построения решающего правила (алгоритм FRiS-Stolp), выбора информативных признаков (алгоритм FRiS-GRAD) и цензурирования (алгоритм FRiS-Censor). Основные идеи и свойства этих алгоритмов, а также результаты их применения к модельным и реальным задачам представлены в данной статье.