Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Разрешение конфликтов классификаторов





Рассмотренные выше выше вопросы жестко связаны с механизмом разрешения конфликтов классификаторов. (распонаваемые и нераспознаваемые ошибки классификаторов)

Мы помним что при использовании принципа «1против всех» по одному из косвенных (дисперсионных) критериев мы получаем дискриминантные функции (например ф-ции Фишера) Фi , Фi0 i=1,...K на основании которых формируются решающие правила Fi= Фi - Фi0 используемые в логике

отвечает i-тому классу, другим классам (*)

Функции могут быть получены и непосредственно как в МГУА или логистической регрессии.

Вопрос нахождения наилучшего значения обеспечивающего наилучшее распознавание – это вопрос предыдущего параграфа. Как определим критерий так и получим соотв значение параметра

РЕКУРРЕНТНЫЙ АДДИТИВНО-МУЛЬТИПЛИКАТИВНЫЙ МНОГОЭТАПНЫЙ АЛГОРИТМ МГУА ДЛЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ, ЗАДАННЫХ МНОЖЕСТВАМИ НАБЛЮДЕНИЙ

Стандартная постановка задачи клаассификации предполагает описание объекта одной многомерной точкой в пространстве его признаков-свойств

Для такой постановки разработтан весь известный нам аппарат многомерной классификации - - ДА, логрегрессия, метод оп. векторов и тд.. Однако данной постановкой далеко не исчерпываются потребности практических задач классификации-диагностики в медикобоилогической области.

Вважным и актуальным случаем задачи классификации есть ее обобщение, когда объект характеризуется не одиночными измерениями в многомерном пространстве признаков,а их подмножествами, причем для каждого из них допускается частичное пересечение для объектов из различных классов.

Такая постановка задачи РО возникает при недостаточной информативности "портрета" объекта классификации с помощью одиночных многомерных измерений. Проблема распознавания становится тем более очевидной, если значения признаков объекта могут меняться в зависимости от значения некоторого неконтролируемого параметра объекта, или от состояния среды измерения. Проблема проистекает из возможности, как говорилось, частичного пересечения областей значений признаков в исходном пространстве измеряемых переменных для объектов из различных классов при различных состояниях среды, что влечет очевидную неоднозначность результата классификации.



Выходом из положения является описание объекта не одним, а множеством измерений, осуществленных при различных состояниях среды. Такой комплекс измерений позволяет более точно описать объект, как некоторое множество его состояний в исходном многомерном пространстве.

Однако проблема классификации остается, так как, во-первых, разработанные подходы к распознаванию, как правило, предполагают однократное измерение признаков объекта, а во-вторых, мы допускаем частичное пересечение областей исходного пространства признаков для объектов классификации из различных классов (рис.1).

 

Данные условия не позволяют при классификации объекта непосредственно использовать отдельные точки,а требуют разработки специальных подходов, где возможно оперировать множествами измерений, или характеристиками, полученными на основании этих множеств, или параметрами различных целесообразных разложений имеющихся характеристик в модельный ряд.

Постановка задачи.

Задан факт существования некоторого множества классов , представляющих собой конечные или бесконечные множества объектов: , ,..., . Известен факт, что множества Æ при . Нам классы задаются, как их приближения , , … , через усеченные множества объектов, им принадлежащих:

, , … , , где

, , …., .

Очевидно, что ввиду Æ, выполняется Æ при .

Предполагается, что объекты классификации , описываются в конечномерном пространстве множествами векторов признаков , образующими в пространстве соответствующие классам множества (области) . Причем, как указывалось ранее, в пространстве допускаются частичные пересечения, как множеств (областей), в которых формируются множества (по типу рис.1) так и множеств (областей) .

Необходимо на основании обучающих подмножеств объектов из различных классов , ... , построить наилучшее правило классификации объектов из исходных множеств . Рассмотрим некоторые известные подходы к решения задач такого класса.









Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2019 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.