Решена задача автоматизации формирования выборок для построения диагностических и распознающих моделей по прецедентам. Предложен метод извлечения обучающих выборок, который обеспечивает сохранение в сформированной подвыборке важнейших топологических свойств исходной выборки, не требуя при этом загрузки в память ЭВМ исходной выборки, а также многочисленных проходов исходной выборки, что позволяет сократить объём выборки и уменьшить требования к ресурсам ЭВМ.
выборка, отбор экземпляров, редукция данных, интеллектуальный анализ данных, сокращение размерности данных