Главная > Принципы распознавания образов
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
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
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
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

3.2.3. Обобщение принципов классификации по минимуму расстояния

Хотя идеи работы с небольшим количеством эталонов и евклидовыми расстояниями обладают геометрической привлекательностью, подход, основанный на классификации но критерию минимума расстояния, ими не исчерпывается. Для того чтобы продолжить исследование общих свойств этой схемы классификации, рассмотрим выборку образов с известной классификацией , причем предполагается, что каждый образ выборки входит в один из классов Можно определить правило классификации, основанное на принципе ближайшего соседа (БС-правило); это правило относит классифицируемый образ к классу, к которому принадлежит его ближайший сосед, причем образ называется ближайшим соседом образа х, если

где — любое расстояние, определение которого допустимо на пространстве образов.

Эту процедуру классификации можно назвать 1-БС-правилом, так как при ее применении учитывается принадлежность некоторому классу только одного ближайшего соседа образа . Нет, однако, причин, которые могли бы воспрепятствовать введению 1-БС-правила, предусматривающего определение ближайших к образов и зачисление его в тот класс, к которому относится наибольшее число образов, входящих в эту группу. Сопоставление соотношений (3.2.10) и (3.2.6) показывает, что 1-БС-правило есть не что иное, как рассмотренный в предыдущем разделе случай множественности эталонов, если в качестве выбирается евклидово расстояние.

Интересный результат, относящийся к сравнению 1-БС- и q-БС-правил, можно получить, обратившись к рис. 3.5. Допустим, что вероятность появления образов обоих представленных классов одинакова и, как показано на рисунке, образы классов равномерно распределены в пределах соответствующих

кругов . В таком случае для выборки объема вероятность того, что точно а выбранных образов принадлежит классу определяется выражением

где — число способов, которыми выборку объема можно разделить на два класса, содержащих а и а элементов соответственно; определяет общее число способов разбиения элементов на два класса. Очевидно, что вероятность принадлежности а из элементов выборки классу равна вероятности .

Рис. 3.5. Два класса, покрывающие идентичные области, в которых образы распределены равномерно.

Допустим, что классифицируемый образ принадлежит классу . При этом применение 1-БС-правила приведет к ошибке только в том случае, если ближайший сосед образа входит в класс , следовательно, расположен в круге . С другой стороны, если образ принадлежит классу а его ближайший сосед находится в круге то в этом круге должны быть расположены все образы, что абсолютно очевидно из рис. 3.5. Это означает, что вероятность ошибки при применении 1-БС-правила равна в этом случае вероятности принадлежности всех образов классу которую можно определить, положив в выражении (3.2.11), т. е.

Подобным же образом можно определить вероятность совершить ошибку при использовании (-БС-правила. Это правило зачисляет классифицируемый образ в класс, к которому принадлежит большинство его ближайших соседей. Поскольку рассматривается случай разделения на два класса, в качестве можно выбрать нечетное целое число, и следовательно, принцип большинства всегда будет работать.

Допустим, что образ принадлежит классу и он, следовательно, расположен в круге . В таком случае применение

q-БС-правила приведет к неправильной классификации только при условии, что в круге находится или меньшее количество образов. При этом нельзя располагать большинством, превышающим ближайших соседей из круга необходимым для подтверждения правильности зачисления образа в класс Соответствующая вероятность, являющаяся, по существу, вероятностью ошибки при использовании -БС-правила, равна сумме вероятностей вхождения элементов выборки в круг Следовательно, воспользовавшись уравнением (3.2.11), получаем выражение для вероятности ошибки использовании -БС-правила:

Сопоставление вероятностей ошибки классификации показывает, что в данном случае -БС-правило характеризуется строго меньшей вероятностью ошибки, чем любое -БС-правило

От этого примера можно прийти к общему случаю, указав, что при задании М классов -БС-правило работает лучше, чем -БС-правило если все расстояния, разделяющие образы одного класса, меньше всех расстояний между образами, принадлежащими различным классам.

Можно также показать, что в случае выборок большого объема и при выполнении некоторых благоприятных условий вероятность ошибки -БС-правила заключена в следующих пределах:

где — байесовская вероятность ошибки. Как будет показано в следующей главе, байесовская вероятность ошибки — наименьшая вероятность ошибки, достижимая в среднем.

Неравенство (3.2.14) показывает, что вероятность ошибки для -БС-правила превышает вероятность ошибки для правила Байеса не более чем в два раза. Это выражение устанавливает теоретические верхний и нижний пределы качества классификации с помощью -БС-правила. Практическим препятствием, однако, является то обстоятельство, что для достижения указанных границ необходимо сохранять в памяти большое число образов, о которых известна принадлежность их некоторому классу. Кроме того, при осуществлении классификации необходимо вычислять расстояния между каждым классифицируемым образом и всеми образами, хранящимися в памяти системы. При больших объемах обучающих выборок это обстоятельство вызывает серьезные вычислительные трудности.

1
Оглавление
email@scask.ru