Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
5.4. Непараметрические последовательные классификаторы образовПредполагается известным, что выборки входных образов классификатора принадлежат двум различным классам непараметрических распределений, каждый из которых представляет некоторый класс образов. Задача состоит в отыскании непараметрического построения последовательного классификатора образов, который для пары заранее заданных вероятностей ошибок определял бы принадлежность неизвестного образа к одному из двух классов при наименьшем среднем числе измерений признаков. Очевидно, предположение о непараметрических статистиках и требование оптимальной остановки наводят на мысль, что решение можно получить, рассматривая процедуру классификации как последовательное испытание двух выборок в непараметрическом варианте [14]. Предположим, что имеется несколько классифицированных выборок образов из каждого класса. Как будет видно в следующей главе, эти выборки с известной классификацией называются обучающими замерами (наблюдениями) или обучающими выборками. Обозначим эти выборки по
и альтернативы
где либо о непринятии гипотезы Но, что соответствует выбору класса образов Для иллюстрации описанной выше процедуры классификации неизвестных образов рассмотрим следующий числовой пример. Допустим, имеются две выборки образов
Объединенная выборка замера имеет вид
Будем считать, что вектор X есть обучающая выборка, взятая из класса образов
Из (5.10) и (5.11) или (5.12) и (5.13) с помощью последовательных рангов объединенных замеров непосредственно вычисляются последовательные отношения вероятностей:
Поскольку
|
1 |
Оглавление
|