Yaxın qonşu metodu: iş nümunəsi

yaxın qonşu üsul müxtəlif obyektlərin oxşarlıq qiymətləndirilməsi əsaslanır asan metrik classifier edir.

Təhlil obyekt onlar təlim nümunə subyektləri aid olan sinfinə aiddir. Bizə yaxın qonşu olan tapmaq edək. mürəkkəb məsələni, müxtəlif üsulları nümunələri anlamaq üçün cəhd edin.

fərziyyə üsul

yaxın qonşu metodu təsnifatı üçün istifadə edilən ən ümumi alqoritmi kimi hesab edilə bilər. təsnifatı keçirən Object x_i nümunə öyrənmək hansı yaxın obyekt üçün, sinif y_i məxsusdur.

üsulları yaxın qonşuları xüsusiyyətləri

təsnifatı dəqiqliyini təkmilləşdirmək bilər yaxın qonşu metodu k. Təhlil obyekt bu təhlil nümunə x_i obyektlərinə ki, yaxın k, öz qonşuları toplu eyni sinfinə aiddir. qonşuları eyni sayda müxtəlif aid əgər qonşuları sayı iki dərsləri ilə problemlərin həllində, qeyri bir vəziyyət qarşısını almaq üçün tək olacaq.

dayandırılıb qonşuları texnika

dərsləri ən azı üç sayı və bir tək sayda istifadə edə bilərsiniz zaman istifadə olunur yaxın tsvector qonşuları postgresql-təhlil üsulu. Amma qeyri hətta bu hallarda yaranır. Sonra i-ci qonşu qonşu dərəcə i azalır w_i çəki olur. Bu yaxın qonşuları arasında maksimum ümumi çəkisi olacaq obyektin sinif aiddir.

sıxlıq fərziyyə

yuxarıda üsulları bütün qəlbində sıxlıq fərziyyə deyil. Bu obyektlərin oxşarlıq tədbir və eyni sinifdə aid arasında əlaqə təklif edir. Bu vəziyyət, müxtəlif növləri arasında sərhəd sadə formasıdır, və kosmik yığcam mobil sahəsində obyektlərin dərsləri yaradır. Belə ərazilərdə əsasən riyazi təhlili bir qapalı həmsərhəddir sıra demək aparıldı. Bu fərziyyə sözün gündəlik qəbulu ilə bağlı deyil.

əsas formula

daha yaxın qonşu nəzərdən keçirək. Əgər təklif təlim nümunə növü "obyekt-cavab» X ^ m = \ {(x_1, y_1), \ nöqtələr (x_m, y_m) \}; obyektlərin plüralizmi məsafə funksiyası \ Rho (x, x) müəyyən əgər funksiyası dəyərinin artırılması ilə obyektlərin adekvat model oxşarlıq şəklində təmsil olunur, x, x obyektlər arasında oxşarlıq azalır.

hər hansı bir obyekt üçün, u təlim nümunə u məsafələr artırılması ilə x_i obyektlərin inşa edəcək:

\ Rho (u, x_ {1; u}) \ Leq \ rho (u, x_ {2; u}) \ Leq \ cdots \ Leq \ rho (u, x_ {m; u})

harada x_ {i; u} u i-ci qonşu mənbə obyekt obyekt təlim nümunəsi səciyyələndirir. Belə notation və istifadə i-ci qonşu cavab: y_ {i; u}. Nəticədə, hər hansı bir obyekt u öz nümunəsi renumbering səbəb ki, tapa bilərsiniz.

qonşuları sayı k müəyyən edilməsi

yaxın qonşu üsul zaman k = 1 obyektləri-emissiyaları, həm də yaxın olan digər siniflər üçün yalnız bir səhv təsnifatı verilməsi qadirdir.

biz = m k alsaq, alqoritm kimi sabit olacaq və sabit dəyər çevrilmir edəcək. etibarlılıq ifrat göstəriciləri k qarşısını almaq üçün vacibdir ki.

Təcrübədə, optimal index k istifadə meyar nəzarət sürüşmə.

nümayişləri emissiyaları

Tədqiqatın obyekti əsasən qeyri-bərabər, lakin onların arasında bir sinif xüsusiyyətləri var və standartlara kimi istinad edilir edənlər var. Bu sinif aid yüksək ehtimalı ideal model mövzu yaxınlığı edir.

yaxın qonşuları necə rezultativen üsulu? Misal obyektlərin periferik və qeyri-informativ kateqoriyalar əsasında görülə bilər. Bu sinif obyekt digər nümayəndələrinin sıx mühit ehtimal edilir. Zaman əziyyət deyil keyfiyyətli nümunə təsnifatı onların aradan qaldırılması.

nümunələri bir sinif "yerdə" dir bilər səs bursts bir sıra nəzərə alın. təsnifatı keyfiyyətinə əhəmiyyətli dərəcədə müsbət təsir aradan qaldırılması.

nümunə uninformative və aradan qaldırmaq səs obyektlərin qəbul varsa, siz eyni zamanda bir neçə müsbət nəticələr arxalana bilər.

ilk bir interpolation telefon yaxın qonşu təsnifatı, keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması saxlanılır data məbləği azaltmaq növbəti standartları seçimi sərf olunur təsnifatı, vaxtı azaltmaq üçün imkan verir.

ultra-böyük nümunələri istifadə

yaxın qonşu metodu təlim obyektlərin real saxlanması əsaslanır. bir texniki problem istifadə edərək, çox geniş miqyaslı nümunələri yaratmaq. Məqsəd yalnız məlumat xeyli saxlamaq deyil, həm də zaman minimum məbləği u yaxın qonşuları arasında k hər hansı bir obyekt tapmaq üçün vaxt var.

Bu vəzifənin öhdəsindən gəlmək üçün, iki metod istifadə olunur:

• bir axıdılması qeyri-data obyektlərin vasitəsilə nazildib nümunə;
• səmərəli istifadə xüsusi data strukturu və yaxın qonşuları ani axtarış kodları.

seçim üsulları qaydaları

Yuxarıda təsnifat hesab edilmişdir. Yaxın qonşu üsul əvvəlcədən məsafə funksiyası \ Rho məlumdur praktik problemləri həll istifadə olunur (x, x). təsvir obyektlərində rəqəmli istiqamətini bir Evklid metrik istifadə edin. Bu seçim xüsusi əsas var, lakin bütün əlamətləri ölçü daxildir "Eyni miqyasda." Bu amil nəzərə alınmır, onda metrik xüsusiyyət yüksək sayısal dəyərlər olan üstünlük təşkil edəcək.

xüsusi simptomlar sapma cəmi kimi məsafə hesablanması xüsusiyyətləri böyük məbləği varsa ciddi problem ölçüsü görünür.

bir-biri olacaq bütün obyektlərin uzaq yüksək ölçülü məkanda. Nəticədə, hər hansı bir nümunə obyekt yanında k qonşuları öyrənilir olacaq. informativ xüsusiyyətləri az sayda seçilmiş bu problemi aradan qaldırmaq üçün. hesablamalarına hesablanması alqoritmləri əlamətləri müxtəlif dəstləri əsasında qurmaq və hər bir fərdi öz yaxınlıq funksiyası qurmaq.

nəticə

Riyazi hesablamalar tez-tez öz fərqli xüsusiyyətləri, üstünlükləri və mənfi cəhətləri var texnikanın bir sıra istifadə edilə. Baxılanlar yaxın qonşu, telefon ötəri riyazi obyektlərin xüsusiyyətləri olduqca ciddi problemi həll edə bilər. təhlil metodu əsasında eksperimental anlayış, fəal süni intellekt istifadə olunur.

Ekspert sistemlərdə yalnız obyektlərin təsnif, həm də istifadəçi sözügedən təsnifatı izahat göstərmək üçün lazımdır. Bu üsulda, bu fenomen bir izahat müəyyən bir sinif obyekti kimi də istifadə nümunə öz yeri nisbətən əlaqədar ifadə edilir. Legal sənaye mütəxəssisləri, geoloqlar, həkimlər, fəal tədqiqat istifadə bu "presedent" məntiq almaq.

üçün üsul da təhlil obyektlər arasında emissiyasını qarşısını almaq isə istənilən nəticələr verən səmərəli, ən etibarlı, bir minimum rəqəm k almaq lazımdır idi təhlil etmək. Ona görə standartların istifadə və seçim üsulu, eləcə də optimallaşdırılması ölçümlerini.