Главная > Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических сгущений
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
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

11.3.3. Алгоритм

11.3.3.1. Описание

Первый шаг алгоритма случаен, производится какое-то разбиение на К классов. Число К либо задается, либо определяется по свойствам данных. Шаги 2, 3, 4, 5 составляют одну итерацию. Отличие этого алгоритма от других методов динамических сгущений заключается в шаге 2 (особенно 2.1 и 2.2).

В 11.3.2 описывается содержание этого шага. Сходимость и остановка алгоритма гарантируются его свойствами, которые сформулированы в 11.3.3.2. В результате работы алгоритма на шаге 6 выдается

разбиение множества I на К классов (возможно существование пустых классов), каждый из которых характеризуется многочленом степени не выше где число определяется a priori и уточняется в процессе подгонки (см. 11.3.4.2).

Рис. 11.1 (см. скан)

11.3.3.2. Сходимость

На третьем шаге каждой итерации вычисляется элемент последовательности Можно показать, что при условиях существования и единственности регрессионного многочлена степени для каждого класса (что доказывается в 11.3.4.1) убывание

последовательности и, следовательно, сходимость алгоритма вытекают из определения отображений Доказательство аналогично приведенному в гл. 1.

1
Оглавление
email@scask.ru