Структура данных

Лабораторная работа №1

Покажем, как нейронные сети можно использовать в распознавании обра­зов. Данные имитируют «цифры», высвечивающиеся на экране неисправного калькулятора. Наблюдаемые классы зависимой переменной DIGIT соответст­вовали цифрам 0-9, которые вводились с клавиатуры калькулятора.

В задаче имеется семь категориальных предикторов: VAR1-VAR7 по чис­лу линий, образующих цифру.

Уровень категориального предиктора (0 - отсутствует; 1 - присутствует) показывает, высвечивалась ли на экране соответствующая ему одна из семи линий (три горизонтальных и четыре вертикальных). Описание предикторных переменных: VAR1 - верхняя горизонтальная, VAR2 - верхняя левая вертикальная, VAR3 - верх­няя правая вертикальная, VAR4 - средняя горизон­тальная, VAR5 - нижняя левая вертикальная, VAR6 - нижняя правая вертикальная и VAR7 - нижняя гори­зонтальная (рис. 1).

Рис. 1. Названия предикторов и соответст­вующие им линии

Калькулятор неисправен, поэтому при нажатии какой-либо кнопки на цифровой клавиатуре на эк­ране не всегда высвечивается правильная комбина­ция линий.

Структура данных

На рис. 2 приведены первые 10 наблюдений файла данных. Весь набор данных, состоящий из 500 наблюдений, содержится в файле Digit.sta.

Рис. 2. Фрагмент исходного файла данных

Результаты распознавания записаны в первой переменной (DIGIT). В пе­ременные VAR1-VAR7 заключены уровни независимых категориальных пре­дикторов.