Метод Парзеновского окна (пример)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Метод Парзеновского окна принадлежит к непараметрическим методам классификации и представляет собой одну из возможных реализаций байесовского подхода к решению задачи классификации.

Содержание

Постановка задачи разделения классов методом парзеновского окна

Пусть у нас задана выборка \{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^m, где X^m = \{\mathbf{x}_i\}_{i=1}^m - множество объектов, а Y^m = \{\mathbf{y}_i\}_{i=1}^m - множество объектов на этих ответах. Кроме того, задан объект x_0б который небоходимо классифицировать методом парзеновского окна. Задача состоит в том, что бы подобрать параметр h - ширину окна и тип ядра таким образом,что бы при классификации с помощью метода парзеновского окна ошибок было бы как можно меньше:

a(x;X^{l},h)=\arg \max_{y\in Y} \lambda_{y} \sum_{i=1}^l {[}y_i = y{]} K(\frac{p(x,x_i)}{h})

Вычислительный эксперимент

Исходный код

Скачать листинги алгоритмов можно здесь parzenclassification.m,slidingcontrol.m,fqual.m

Смотри также

Литература

  • К. В. Воронцов, Лекции по линейным алгоритмам классификации


Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Зайцев Алексей
Преподаватель: Участник:В.В. Стрижов
Срок: 28 мая 2009

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.


Замечания

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%9F%D0%B0%D1%80%D0%B7%D0%B5%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%B0_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»
Личные инструменты