Типология объектов недвижимости

Введение

Цель "Типологии объектов недвижимости" - формирование общих представлений о сути каждого типа зданий,Введение

в основные тенденций их развития.
Typos - образец, отпечаток. Logos - учение. Обучение по образцам - типология.
Типология - научный метод, в основе которого лежит расчленение системы объектов и их последующая группировка с помощью обобщенных моделей или типов
Типология общественных зданий и сооружений является одним из важных разделов архитектурной теории практики и образования, которая определяет количественные и качественные параметры проектирования и строительства общественных зданий и сооружений в зависимости от уровня развития материального и духовного. потребности общества.
Задачи типологии возникают в абсолютно всех науках, которые иметь в своем распоряжении дело с весьма неоднородными по своему составу обилиями объектов (равно как правило, дискретных) и решают проблему упорядоченного отображения и разъяснения данных множеств (химия, биология, психология, языковедение, география, обществоведение и др.). Находясь одной из наиболее универсальных операций научного мышления, типология основывается на обнаружение однообразий и отличий исследуемых предметов, отбор достоверных методов их идентификации, и в собственной на теоретическом уровне исследованной фигуре старается отобразить текстуру исследуемой концепции, выявить её закономерности, позволяющие прогнозировать существование ещё незнакомых объектов.

1. Классификационные модели
Классификационная модель (сlassification model) — математическая модель, определяющая влияние отдельных факторов, представленных как квантированные, или дискретные, на результирующий признак.
Классификационные модели могут быть одно- и многопутевыми. Однопутевые модели — модели с одной независимой переменной:
Многопутевые модели — модели с несколькими независимыми переменными. Многопутевые модели подразделяются на гнездовыеи кроссклассифицированные.
Гнездовая модель — математическое уравнение, в котором применен иерархический принцип формирования независимых переменных, т. е. один независимый параметр располагается только в одной фиксированной градации.
Кроссклассифицированная модель— математическое уравнение, в котором одна независимая переменная распределяется внутри нескольких градаций другой переменной.
Классификационные модели необходимы для сравнения между собой объектов, отличающихся сложной структурой и описываемых большим набором параметров.
Прогрессивные классификационные модели дают вероятность учитывать разное количество факторов и сопоставлять на основе численных оценок их вклад в окончательный результат. В случае если же никак не принимать в расчет специфику вклада любого фактора, в таком случае в результате проведения классификации может произойти, то что изучаемый объект попадет не в свою группу.
Классификационные модели включают в себя: правила классификации, на основании которых изучаемые объекты должны быть отнесены к определенному классу; определение влияющих факторов и их показателей; алгоритмы нахождения оценок показателей влияющих факторов; определение их веса.
Классификационные модели считаются основополагающими, начальными формами познаний. В науке познание наступает с соотнесения познаваемого объекта с иными, раскрытия сходства и отличия между ними. По этой причине акт наблюдений в классификационном уровне опыта включает результаты замера ряда признаков. Критерий характеризует определенное качество объекта.
2. Типы задач для классификационных моделей
2.1 Кластеризация
Кластеризация (поиск естественной группировки объектов). Не заданы ни границы классов в пространстве признаков, ни число классов. Требуется их определить исходя из близости, похожести или различия описаний объектов;
Кластерный анализ осуществляет следующие основные задачи:
Разработка типологии или классификации.
Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов.
Порождение гипотез на основе исследования данных.
Проверка гипотез или исследования для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.
Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы:
Отбор выборки для кластеризации

. Подразумевается, что имеет смысл кластеризовать только количественные данные.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства.
Вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов.
Проверка достоверности результатов кластерного решения.
Можно встретить описание двух базовых требований предъявляемых к данным — однообразие и целостность. Однообразие требует, чтобы все кластеризуемые сущности были одной природы, описываться сходным набором характеристик.
В случае если кластерному анализу предшествует факторный анализ, в таком случае подборка никак не нуждается в «починке» — описанные условия выполняются автоматически самой операцией факторного моделирования (имеется еще одно преимущество — z-стандартизация в отсутствии отрицательных результатов для выборки; в случае если ее осуществлять напрямую для кластерного анализа, она может спровоцировать за собою снижение чёткости разделения групп). В ином случае выборку необходимо корректировать.
Формальная постановка задачи кластеризации
Пусть — множество объектов, — множество номеров (имён, меток) кластеров. Задана функция расстояния между объектами. Имеется конечная обучающая выборка объектов. Требуется разбить выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из объектов, близких по метрике , а объекты разных кластеров существенно отличались. При этом каждому объекту приписывается номер кластера.
Алгоритм кластеризации - это функция, которая присваивает номер кластера любому объекту. В некоторых случаях набор известен заранее, но чаще всего задача заключается в определении оптимального количества кластеров с точки зрения того или иного критерия качества кластеризации.
Кластеризация (обучение без учителя) отличается от классификации (обучение с учителем) тем, что метки исходных объектов изначально не установлены, а сам набор может быть даже неизвестен.
Решение задачи кластеризации принципиально неоднозначно, и тому есть несколько причин (как считает ряд авторов):
единого критерия наилучшего качества кластеризации не существует. Существует ряд известных эвристических критериев, а также ряд алгоритмов, которые не имеют четко определенного критерия, но реализуют разумно разумную кластеризацию «по построению». Все они могут дать разные результаты. Следовательно, для определения качества кластеризации требуется эксперт в предметной области, который сможет оценить значимость распределения кластеров.
количество кластеров, как правило, заранее неизвестно и устанавливается в соответствии с определенным субъективным критерием. Это справедливо только для методов дискриминации, поскольку методы кластеризации в методах кластеризации осуществляются за счет формализованного подхода, основанного на мерах близости.
Результат кластеризации существенно зависит от метрики, выбор которой, как правило, также субъективен и определяется экспертом. Но стоит отметить, что существует ряд рекомендаций по выбору мер близости для различных задач.
2.2 Классификация (распознавание объектов)
При классификации объектов указывается количество классов. Если указаны границы классов, это априорная классификация; если границы должны быть найдены, оценены по классифицированным примерам, то задача называется распознаванием образов из обучающего набора.
Дано множество M объектов ω. Объекты задаются значениями некоторых признаков xi , i = 1,..., N , наборы которых одинаковы для всех объектов. Совокупность признаков объекта ω определяет некоторым образом его описание I (ω) = (x1 (ω), x2 (ω),…, xN (ω)) .
Признаки могут быть выражены в терминах да / нет, да / нет / неизвестно, числовых значений, значений из набора возможных опций и т. Д. Во всем наборе М есть разбиение на подмножества (классы объектов):
М=i=0mi
Разбиение на классы может быть задано полностью (т.е. полной совокупностью информации, однозначно описывающей каждый класс) или определяться некоторой априорной информацией 0 I о классах Ωi - например, характеристическим описанием входящих в них объектов.
Задача распознавания состоит в том, чтобы для каждого данного объекта ω по его описанию I(ω) и априорной (обучающей) информации 0 I вычислить значения предикатов
Pi = (ω ∈Ωi), i = 1,...,m , каждый из которых принимает истинное значение в том и только в том случае, когда объект ω принадлежит классу с номером i