Главная > Прикладная статистика: Классификации и снижение размерности
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
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
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

Глава 9. ПРОЦЕДУРЫ КЛАСТЕР-АНАЛИЗА И РАЗДЕЛЕНИЯ СМЕСЕЙ ПРИ НАЛИЧИИ АПРИОРНЫХ ОГРАНИЧЕНИИ

9.1. Разделение смесей при наличии неполных обучающих выборок

Здесь и далее в главе рассматриваются процедуры кластер-анализа и разделения смесей распределений, когда у исследователя имеется некоторая априорная информация относительно желаемой классификации, задаваемая в виде тех или иных ограничений.

Иногда возникает ситуация, когда исследователю известна принадлежность некоторых объектов из матрицы данных X к некоторым компонентам смеси или кластерам (классам). Дальше будем считать без ограничения общности, что имеются обучающие выборки (ОВ) для/первых классов и объем такой выборки Суммарный объем таких выборок и не позволяет воспользоваться процедурами дискриминантного анализа.

Количество может быть меньше количества выделяемых классов к.

9.1.1. Модификация ЕМ-алгоритма.

ЕМ-алгоритм для оценки параметров смеси распределений описан в § 6.4. Этот алгоритм носит итерационный характер, на каждом шаге t, в частности, пересчитываются вероятности принадлежности объекта к классу по формуле (6.9)

Модификация алгоритма при наличии неполных ОВ состоит в том, что для объектов, которые в них содержатся, значения корректируются следующим образом [66]: если объект принадлежит ОВ для класса, то

Эффективность использования неполных ОВ весьма велика. Имеются примеры, когда использование ОВ, составляющих примерно исходной выборки, приводило к резкому улучшению результата разделения смеси 1.

9.1.2. Разделение смеси с неизвестным числом классов.

Рассмотрим случай смеси нормальных распределений с равными матрицами ковариаций, число компонентов k которой неизвестно. Кроме того, имеются неполные ОВ, так же как и в п. 9.1.1.

Вычислительнаяпроцедура состоит из следующих шагов [66].

Шаг 1. Вычисляются оценки векторов средних значений и общей матрицы ковариаций по неполным ОВ. Нижний индекс указывает число степеней свободы, соответствующее оценке матрицы ковариаций. Далее для измерения расстояния между объектами используется расстояние Махаланобиса

Пусть теперь h — вектор размерности , у которого компонента равна номеру класса для объекта Приравниваем к нулю компоненты h, а объектам из ОВ присваиваем соответствующие номера.

Текущее значение числа классов полагается равным . Значение счетчика числа классифицированных объектов , где — объемы ОВ.

Шаг 2. Обнуляются счетчики числа классификаций объектов и числа случаев образования новых классов

Проведем последовательный просмотр неклассифицированных объектов, т. е. объектов для которых

Пусть — такой объект. Тогда вычисляются расстояния от до центров уже образованных классов величины и значения функции -распределения степенями свободы от Вычисляется При сделанных допущениях (нормальность, равные матрицы ковариаций) величина равна вероятности реализации расстояния от до большего или равного t) при условии, что действительно принадлежит классу. Пусть теперь

Относительно объекта принимается одно из трех решений:

1) если то объект относится к классу с номером и проводится корреляция оценки :

Используя формулу Бартлетта [129], получаем скорректированную обратную матрицу

2) если то считается, что объект принадлежит некоторому новому классу; счетчик числа классов увеличивается на и полагается,

3) если выполняются неравенства то никаких действий не проводится.

Если просмотр объектов не окончен, то переходим к просмотру следующего объекта.

Шаг 3. Проверяется, все ли объекты расклассифицированы, т. е. равенство Если оно выполняется, то производится переход на шаг 5, в противном случае на шаг 4.

Шаг 4. Проверяются значения счетчиков . Если хотя бы один из счетчиков не равен нулю, то переходят на шаг 2. Если одновременно то, следовательно, на шаге 2 не было образовано ни одного нового класса и не было классификации объектов. Поэтому проводится уменьшение порога на величину и увеличение порога на величину Таким образом, увеличиваются возможности классификации объектов и образования новых классов (принятые при реализации алгоритма значения Производится переход на шаг 2.

Шаг 5. Проводится реклассификация исходной совокупности объектов X так же, как на шаге 2, но при и без пересчета оценок статистических характеристик Полученная классификация считается окончательной.

1
Оглавление
email@scask.ru