Классификаторы образцов

Априорную плотность вероятности можно оценить различными способами. В параметрических методах предполагается, что плотность вероятности (PDF) является функцией определенного вида с неизвестными параметрами. Например, можно попробовать приблизить PDF при помощи гауссовой функции. Для того чтобы произвести классификацию, нужно предварительно получить оценочные значения для вектора среднего и матрицы ковариаций по каждому из классов данных и затем использовать их в решающем правиле. В результате получится полиномиальное решающее правило, содержащее только квадраты и попарные произведения переменных. Вся описанная процедура называется квадратичным дискриминантным анализом (QDA). В предположении, что матрицы ковариаций у всех классов одинаковы, QDA сводится к линейному дискриминантному анализу (LDA).

В методах другого типа – непараметрических – никаких предварительных предположений о плотности вероятности не требуется. В методе «k ближайших соседей» (kNN) вычисляется расстояние между вновь поступившим образцом и векторами обучающего множества, после чего образец относится к тому классу, к которому принадлежит большинство из k его ближайших соседей. В результате этого границы, разделяющие классы, получаются кусочно-линейными. В различных модификациях этого метода используются различные меры расстояния и специальные приемы нахождения соседей. Иногда вместо самого множества образцов берется совокупность центроидов, соответствующих кластерам в методе адаптивного векторного квантования (LVQ). В других методах классификатор разбивает данные на группы по схеме дерева. На каждом шаге подгруппа разбивается надвое, и в результате получается иерархическая структура бинарного дерева. Разделяющие границы получаются, как правило, кусочно-линейными и соответствуют классам, состоящим из одного или нескольких листьев дерева. Этот метод хорош тем, что он порождает метод классификации, основанный на логических решающих правилах. Идеи древовидных классификаторов применяются в методах построения самонаращивающихся нейронных классификаторов.








Дата добавления: 2015-09-18; просмотров: 627;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.006 сек.