Алгоритм FRiS-СТОЛП
Материал из MachineLearning.
(→Вспомогательные функции: уточнение, оформление) |
м (→Описание алгоритма: уточнение) |
||
Строка 38: | Строка 38: | ||
3. Пока <tex>X^l \not= \emptyset</tex>: <br /> | 3. Пока <tex>X^l \not= \emptyset</tex>: <br /> | ||
3.1 Сформировать множество <tex>U</tex> правильно классифицированных объектов: | 3.1 Сформировать множество <tex>U</tex> правильно классифицированных объектов: | ||
- | <tex>U:= \{ x \in X^l | S(x,NN(x_i,\Omega_{y_i})| NN(x_i, \bigcup_{y \not= y_i}{\Omega_y}) > \theta </tex> | + | <tex>U:=</tex> <tex> \{ x \in X^l | S(x,NN(x_i,\Omega_{y_i})| NN(x_i, \bigcup_{y \not= y_i}{\Omega_y}) > \theta \} </tex>; |
3.2 Удалить правильно классифицированные объекты из дальнейшего рассмотрения: <br /> | 3.2 Удалить правильно классифицированные объекты из дальнейшего рассмотрения: <br /> | ||
<tex>X_y:=X_y \setminus U</tex> для всех классов <tex>y \in Y</tex>; | <tex>X_y:=X_y \setminus U</tex> для всех классов <tex>y \in Y</tex>; |
Версия 22:54, 3 января 2010
Алгоритм FRiS-СТОЛП (FRiS-STOLP) - алгоритм отбора эталонных объектов для метрического классификатора на основе FRiS-функции.
Содержание |
Назначение алгоритма
Пусть дана обучающая выборка , где
- объекты,
- классы, которым принадлежат эти объекты. Кроме того, задана метрика
, такая, что выполняется гипотеза компактности.
Алгоритм
Входные данные
На вход алгоритм получает обучающую выборку
Результат
В результате работы алгоритма для каждого класса строятся множества эталонных объектов
.
Вспомогательные функции
В алгоритме FRiS-STOLP используются следующие вспомогательные функции:
-
– исходя из набора уже имеющихся эталонов
и набора
элементов класса
, возвращает новый эталон для класса
(алгоритм приведён ниже):
1. Для каждого объектавычисляются две характеристики: * «обороноспособность» объекта
:
![]()
* «толерантность» объекта(количественная оценка, насколько объект
в роли эталона класса
«не мешает» эталонам других классов):
![]()
2. На основании полученных характеристик вычисляется «эффективность» объекта:
![]()
3. Функция FindEtalon возвращает объектс максимальной эффективностью
:
![]()
-
– возвращает ближайший к
объект из множества
.
Описание алгоритма
Сам алгоритм FRiS-STOLP состит из следующих шагов:
1. Инициализировать начальные множества эталонов. Для всех классов:
![]()
2. Инициализировать искомые множества эталонов. Для всех классов:
![]()
3. Пока:
3.1 Сформировать множествоправильно классифицированных объектов:
![]()
; 3.2 Удалить правильно классифицированные объекты из дальнейшего рассмотрения:
для всех классов
;
; 3.3 Добавить новый эталон для каждого класса
:
4. Вернуть искомые множества эталонов
для каждого класса
![]()
Преимущества алгоритма
Алгоритм FRiS-STOLP создаёт в процессе работы сокращенное описание обучающей выборки. Это позволяет сократить описание выборки, избавиться от ошибок и «выбросов», содержащихся в ней, но при этом сохранить информацию, необходимую для дальнейшего распознавания новых объектов.
См. также
![]() | Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |