В данной работе решалась задача классификации пациентов с инсулинонезависимым сахарным диабетом (ИНСД) и выявления признаков, по которым у пациентов можно предположить наличие данного диагноза. В первоначальном виде медицинские данные не удалось классифицировать. Основной помехой для использования классического метода дискриминации стала недостаточность и неполнота данных. Для обработки таких данных предлагается метод классификации, в котором определенным образом выбираются различные наборы дискриминантных признаков и строятся классификационные функции для каждого набора. Число таких наборов зависит от степени неполноты данных: чем больше потерянных данных, тем больше число различных наборов. Пациент классифицируется каждой дискриминантной системой и относится к той группе, для которой было получено максимальное число совпадений классификации. Такая многоступенчатая классификация компенсирует малый объем выборки и максимально использует информацию о каждом пациенте.
цензурированные данные, дискриминантные переменные, классификационные функции, прогнозирование