Typy klasifikátorů podle reprezentace vstupních dat

Podle reprezentace vstupních dat lze klasifikační metody rozdělit na:

• příznakové klasifikátory,
• strukturální (syntaktické) klasifikátory,
• kombinované klasifikátory.

Příznakové klasifikátory využívají jako vstup data, která jsou vyjádřena vektorem hodnot jednotlivých proměnných (příznaků – features). Tato data mohou být zpracována paralelně, tzn. vektor hodnot je zpracován jako celek (např. Bayesův klasifikátor) – takové klasifikátory označujeme jako paralelní. Opakem jsou sekvenční klasifikátory, které zpracovávají proměnné postupně (např. klasifikační stromy) a umožňují tedy i postupné měření hodnot proměnných, což může být výhodné v případě, že jsou určitá měření finančně nebo časově náročná. Například když již na základě počítačové tomografie (CT) jasně poznáme, že pacient má cévní mozkovou příhodu, už je zbytečné pacienta posílat na vyšetření pomocí magnetické rezonance (MR), které je jednak velmi drahé, ale především by to pro pacienta znamenalo další zbytečné zdržení, když je potřeba, aby léčbu či operaci podstoupil co nejdříve, aby poškození mozku bylo co nejmenší.

U strukturálních (syntaktických) klasifikátorů jsou vstupní data popsána relačními strukturami, které sestávají z tzv. primitiv, což jsou jednotlivé elementární popisné části analyzovaného objektu či subjektu, a relací, což jsou vzájemné vztahy mezi primitivy. Příklad relační struktury, jež je vyjádřena pomocí grafu, je na Obr. 1.