Главная > Зрение роботов
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

14.4. Классификация по ближайшему соседу

Предположим, что имеются образцы, полученные для каждого класса. Пусть вектор признаков для образца класса будет Один из возможных путей для классификации неизвестного вектора х заключается в нахождении образца, ближайшего к неизвестному, и определении класса, к которому он относится. Для некоторых к и это означает, что если для всех и то неизвестный х принадлежит классу .

При использовании этой простой идеи возникают две проблемы. Во-первых, хотя образцы, соответствующие отдельным классам, часто образуют кластеры, эти кластеры могут перекрываться. Неизвестный вектор, попавший в область перекрытия, может рассматриваться как

принадлежащий тому классу, представитель которого оказался поблизости. Классификация в таких областях по существу случайна. Возмож- но, что это лучшее, что можно сделать, однако простая граница всегда предпочтительнее.

Возможно, мы получим лучшие результаты, если просмотрим несколько соседей. Неизвестному вектору можно, например, приписать класс, встречающийся чаще всего среди к ближайших соседей. Это приведет к несколько лучшим результатам в пересекающихся областях, так как обеспечит оценку того, для какого из классов получилась наибольшая плотность вероятности.

Вторая проблема при классификации по ближайшему соседу связана с вычислениями. Если примеров много, то требуется большой объем памяти. Более того, если не использовать какой-либо схемы для разделения пространства, придется вычислять расстояние между неизвестным объектом и всеми образцами. Тем не менее это хороший метод, который не требует многих предположений о распределении вероятностей для представителей класса.

В некоторых случаях кластеры образуют неперекрывающиеся пятна. Если выпуклые оболочки кластеров не пересекаются, грани выпуклой оболочки можно использовать вместо всех образцов в кластере. В конечном счете это приводит к значительной экономии как времени, так и вычислений.

Большим преимуществом классификации по ближайшему соседу является то, что кластеры могут иметь сложную форму; им не обязательно быть симметричными относительно вращения или даже выпуклыми.

1
Оглавление
email@scask.ru