Главная > Нечеткие методы автоматической классификации
<< 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

3.3.2. Описание алгоритмов

Как и при описании нечетких эвристических кластер-процедур, при рассмотрении нечетких иерархических методов автоматической классификации перед изложением схемы алгоритма целесообразно рассматривать основные понятия и определения соответствующего иерархического метода.

3.3.2.1. Алгоритм Ватады — Танаки — Асаи

[182] является эвристической процедурой и строит иерархию четких кластеров по уровням матрицы транзитивного отношения, вычисляемой на основе матрицы исходных данных, в свою очередь, представляющей собой некоторую нечеткую толерантность.

Основные понятия и определения

Пусть — исследуемая совокупность объектов, данные о которых представлены в виде матрицы «объект-объект» (1.3), элементы которой представляют собой значения нечеткой толерантности Т, определенной на множестве X, то есть Если элементы матрицы нечеткого отношения Т упорядочить в возрастающем порядке, так что

где располагается в позиции в последовательности (3.97), то для обозначения номера этой позиции будет использоваться обозначение так что

Задача заключается в построении такого нечеткого отношения Т на множестве, которое минимизирует функционал

при выполнении условия (max-min)-транзитивности (2.26). Задача минимизации критерия 200 (3.98) представляет собой задачу нелинейного программирования, так что при указанном ограничении вполне естественно для минимизации использовать эвристический метод. С этой целью авторы метода вводят понятия max-транзитивной матрицы Г, которая представляет собой матрицу (max-min)-транзитивного замыкания нечеткого отношения Т и min-транзитивной матрицы Т, которая представляет собой матрицу, двойственную матрице Т. Иными словами, матрица Т строится рекурсивно путем увеличения значения элементов что авторы метода определяют следующим образом:

а матрица Г строится рекурсивно путем уменьшения значения элементов и/или так что

В качестве примера [182, с. 152-153] рассмотрим матрицу нечеткого отношения F и соответствующих ей матриц F и

Таким образом, искомая матрица Г, минимизирующая отыскивается рекурсивно путем увеличения и/или уменьшения значений элементов исходной матрицы Т, так что

    (3.101)

Процедура построения матрицы Т предусматривает следующие основные этапы:

1. Вычисляются -уровни, , нечеткой толерантности Т и для каждого строится матрица Т в соответствии с формулой (2.38);

2. Вводятся три индекса, относящиеся к измерению «совершенствования» транзитивности, и выбирается одна из двух стратегий декомпозиции;

3. Для каждого в [0,1] вычисляется транзитивная матрица Т, соответствующая трем введенным индексам;

4. Строится транзитивная матрица Т по всем -уровням Т в соответствии с формулой (2.39).

a-уровень нечеткой толерантности Т представляет собой ни что иное, как уровень декомпозиции отношения Т, так что в соответствии с теоремой декомпозиции отношения Та для образуют иерархию Н; аналогично соответствующие иерархии образуют отношения . Таким образом, стратификационный индекс иерархии Н транзитивных матриц Т для любого в последовательности может быть определен как так что упомянутые выше две стратегии декомпозиции могут быть определены следующим образом:

1) строятся для для такие, что матрица является транзитивной, после чего отыскивается Т для такая, что матрица также транзитивна, и так далее вплоть до данная стратегия именуется восходящим анализом;

2) строятся Та для и Та для такие, что матрица является транзитивной, после чего отыскивается для такая, что матрица также транзитивна, и так далее вплоть до данная стратегия именуется нисходящим анализом.

Процедура, реализующая восходящую стратегию, представляет собой дивизимную кластер-процедуру, тогда как процедура, реализующая нисходящую стратегию, представляет собой агломеративную

кластер-процедуру. Описанная ниже версия алгоритма реализует восходящую стратегию.

Очевидно, что для выполняется

    (3.102)

Матрицы представляют собой -уровни матриц соответственно, так что выполняется

    (3.103)

откуда можно выдвинуть следующее предложение: при имеет место

    (3.104)

Пусть для рассмотренной выше матрицы F при некотором матрицы определяются следующим образом [182,

тогда, учитывая, что

так что, в соответствии с (3.104), имеет место неравенство откуда

то есть задача заключается в нахождении и подстановке в матрице вместо символов таких значений чтобы целевая функция достигала минимума.

a-уровень нечеткой толерантности Т представляет собой матрицу, для элементов которой справедливо Нетранзитивность также может быть выражена условием

    (3.106)

Для приведения матрицы к транзитивной матрице авторами предлагаются следующие преобразования:

1) изменение 1: в левой части выражения (3.106) элемент изменяется с 0 на 1;

2) изменение 2: в правой части выражения (3.106) изменяется с 1 на 0 элемент и/или элемент

Для получения -транзитивной матрицы Т используется изменение 1, а для получения -транзитивной матрицы Та используется изменение 2; в дальнейшем будет показано, что для получения матрицы Т используются оба изменения.

Для выявления элементов матрицы Т, подлежащих изменению, вводятся три индекса. Помимо обнаружения изменяемых элементов матрицы Т, эти индексы определяют вид применяемого изменения.

Индекс 1 уровня декомпозиции имеет обозначение и определяется выражением

показывает те элементы, к которым необходимо применить изменение 1: в соответствии с изменением 1 должны быть преобразованы те элементы матрицы для которых значение является максимальным.

Например, если при некотором для рассмотренной выше матрицы F матрица будет иметь вид

то матрица для будет выглядеть следующим образом:

Индекс 2 уровня декомпозиции имеет обозначение и определяется выражением

где М в знаменателе каждого из слагаемых представляет собой некоторое достаточно большое число. Так же, как показывает эффективность применения изменения 1 к элементам матрицы Та, индекс показывает эффективность применения к ним изменения 2.

Индекс 3 уровня декомпозиции имеет обозначение и определяется в зависимости от стратегии декомпозиции.

Если декомпозиция производится в соответствии со стратегией восходящего анализа, то определяется в соответствии с формулой

Если же декомпозиция производится в соответствии со стратегией нисходящего анализа, то определяется в соответствии с формулой

В случае так что должно выполняться равенство . В свою очередь, в случае, когда значение индекса 3, соответствующее элементам, обозначенным символом в матрице в рассмотренном выше примере, принимает значение

В случае, когда то а когда то Таким образом, изменение 1 должно быть применено к элементу матрицы минимизируя выражение при условии выполнения тогда как изменение 2 должно быть применено к элементу матрицы минимизируя выражение при условии, что выполняется неравенство

Например, для рассмотренных выше матрицы F и матриц определенных для F при некотором матрица будет выглядеть следующим образом:

Индексы обозначают различные аспекты нетранзитивности элементов, и взаимосвязь индексов выражается соотношением

где Справедливость соотношения (3.111) следует из преобразования

а также

Таким образом, выражение (3.111) указывает, что сумма значений каждое из которых показывает эффективность применения изменения 1, эквивалентна сумме значений каждое из которых, в свою очередь, показывает эффективность применения изменения 2.

Параметры алгоритма:

Исходные данные задаются в виде матрицы нечеткой толерантности гпхп Входные параметры как таковые отсутствуют.

Схема алгоритма:

1. Для исходной матрицы строится матрица (max-min)-транзитивного замыкания Г и min-транзитивная матрица Т в соответствии с формулами (3.99) и (3.100) соответственно;

2. Вычисляются значения а-уровней, и производится их нумерация, так что выбирается порог а такой, что и полагается

3. Для уровня производится декомпозиция нечетких матриц для получения матриц соответственно;

4. Для матриц строится в соответствии с формулой (3.109);

5. Для матрицы Т строятся в соответствии с формулами (3.107) и (3.108);

6. Выбирается элемент которому в матрицах соответствует наибольшее положительное число;

7. Если на предыдущем шаге выбран по крайней мере один элемент то осуществляется переход на шаг 8, в противном случае осуществляется переход на шаг 10;

8. К элементам, выбранным на шаге 6, применяются изменение 1 и/или изменение 2;

9. Если матрица Т транзитивна, осуществляется переход на шаг 15, в противном случае осуществляется переход на шаг 5;

10. Если для превышено предельное значение в последовательности, определяемой формулой (3.97), осуществляется переход на шаг 12, в противном случае осуществляется переход на шаг 11;

11. Полагается где N обозначает откорректированное предельное значение индекса так что и осуществляется переход на шаг 6;

12. Если число итераций для реконструкции превышает заданное, осуществляется переход на шаг 14, в противном случае осуществляется переход на шаг 13;

13. Производится реконструкция так что измененные элементы просматриваются опять, полагается число итераций увеличивается на 1 и осуществляется переход на шаг 11;

14. Полагается и осуществляется переход на шаг 16;

15. Полагается

16. Составляется матрица Г в соответствии с правилом

17. Если осуществляется переход на шаг 19, в противном случае осуществляется переход на шаг 18;

18. Полагается и осуществляется переход на шаг 3;

19. Алгоритм прекращает работу.

В работе [182] приводится пример применения процедуры к анализу совокупности пятнадцати различных прохладительных напитков. В сравнении с иерархической версией процедуры Тамуры — Хигути — Танаки алгоритм показал гораздо лучшие результаты.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru