IMAGE6 (2)

Od autora

Wiele dyscyplin naukowych ostatnio coraz bardziej interesuje się metodami przetwarzania informacji nieostrych, nieprecyzyjnych i niepełnych. Odzwierciedla to chęć wzbogacenia dominującego do tej pory ściśle ilościowego ujmowania Zjawisk społeczno-ekonomicznych o analizę obiektów mających cechy jakościowe, jakże często spotykanych w zastosowaniach. Niniejsza praca poświęcona jest metodom umożliwiającym klasyfikację tego typu obiektów.

HM(WiltytuIe>książkń znajduje się termin .metody symboliczne”, który w literatuize^z zakresu szeroko rozumianej statystyki nie był do tej pory stosowany. Uzasadnienie jego użycia przedstawiam w rozdziale 1; tutaj należy jedynie stwierdzić, iż pojęcie „symboliczne” w odniesieniu do metod oznacza nie tylko to, że wykorzystane są w nich obiekty o cechach symbolicznych (czyli cechach mierzonych na skalach: nominalnej i porządkowej oraz cechach strukturalnych) lub sprowadzanych do symbolicz-nychf istęłfnjl jest także heurystyczny charakter tych metod oraz różnorodność stosciwahych w nich miar jakości podziału zaczerpniętych z teorii informacji, psychologii itd.

Określenie „symboliczne” oznacza też, że omawiane metody generują informacje w postaci symbolicznej, deklaratywnej, łatwej do zrozumienia. Przyjmują one postać hierachii pojęć lub reguł klasyfikacji. W tym sensie prezentowane w książce podejście różni się od innych, znanych z literatury, nieklasycznych metod klasyfikacji, w których wykorzystuje się sieci neuronowe (Tadeusiewicz 1993, Korbicz i in. 1994), algorytmy genetyczne (Opldberg 1995, GytoWski 1996) czy zbiory przybliżone (Pawlak 1992, Słowiński 1992).-:'

Metody prezentowane w książce powstały w ramach wielu dyscyplin,

9