Bài giảng Lý thuyết nhận dạng – Chương 5: Sự phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất
Thông tin tài liệu:
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Lý thuyết nhận dạng – Chương 5: Sự phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG Chương 5: Sự phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc Bộ môn: Khoa học máy tính Học viện kỹ thuật quân sự Email: ngohuuphuc76@gmail.com1 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhấtGiới thiệu Việc xác định kích thước cửa sổ “tốt nhất” có thể áp đặt số mẫu trong khối. Ví dụ: Để ước lượng p(x) từ n mẫu, xác định phần tử trung tâm x và tăng kích thước cho đến khi có đủ kn mẫu. Các mẫu này là kn-LGGN của x. Hàm mật độ được xác định: Ta mong muốn: pn x kn / n Vn lim kn and lim kn / n 0 n n2 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhấtVí dụ về ước lượng mật độ của k-LGGN Ước lượng mật độ của k-LGGN với k=3 và k=53 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhấtGiới thiệu (t) Trong thực tế, bộ phân lớp thường phi tuyến. Phương pháp phân lớp “tốt” có thể dựa trên ước lượng mật độ k-láng giềng gần nhất (LGGN). Quy tắc về LGGN: Chọn lớp của mẫu huấn luyện gần nhất. Khi N → vô cùng, sai số của phân lớp LGGN với xác suất PNN được giới hạn bởi: M PB PNN PB 2 PB 2 PB M 1 trong đó, PB là sai số Beyes. Như vậy, sai số của phương pháp LGGN không quá 2 lần sai số tối ưu.4 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhất5.1. Luật k láng giềng gần nhất. Luật: Tìm k-LGGN của vector chưa biết từ vector huấn luyện. Đưa vector chưa biết vào lớp mà có sự xuất hiện nhiều của vector huấn luyên. Cận của lỗi phân lớp được xác định 2 PNN PB Pk NN PB k khi k tăng, giá trị này gần đến sai số tốt nhất Beyes.5 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhấtVí dụ về phân lớp sử dụng k-LGGN Mẫu kiểm tra (xanh lá cây) được đưa vào lớp mầu đỏ nếu k=3, được đưa vào lớp mầu xanh dương nếu k=56 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhất5.1. Luật k láng giềng gần nhất (t)Khoảng cách được sử dụng để tìm k-LGGN: có thể dùng khoảng cách Mahalanobis hay Euclidean.Độ phức tạp của việc phân lớp: Phương pháp này có độ phức tạp O(lN). Có thể tăng sự hiệu quả bằng việc sử dụng cấu trúc dữ liệu dạng cây tìm kiếm.7 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhấtVí dụ về đồ thị and/or cho tìm kiếm Đồ thị and/or được dùng để tăng hiệu quả tìm kiếm k-LGGN8 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhấtQuy tắc xây dựng đồ thị và/hoặc. Mỗi bài toán ứng với một đỉnh của đồ thị. Nếu có một toán tử quy một bài toán về một bài toán khác, ví dụ R: a→b, thì trong đồ thị có cung gán nhãn đi từ đỉnh a tới đỉnh b. Đối với mỗi toán tử quy một bài toán về một số bài toán con, ví dụ R: a→b,c,d, ta đưa một đỉnh mới a1, đỉnh này biểu diễn tập các bài toán con {b,c,d} và bài toán R: a→b,c,d được xây dựng như sau:9 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhất Ví dụ về đồ thị và/hoặc Xét bài toán sau: Trạng thái ban đầu (bài toán cần giải) là a. Tập các toán tử quy gồm: R1: a→d,e,f R2: a→d,k R3: a→g,h R4: d→b,c R5: f→i R6: f→c,j R7: k→e,l R8: k→h Tập các trạng thái kết thúc (các bài toán sơ cấp) là T={b,c,e,j,l}10 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhất Ví dụ về đồ thị và/hoặc11 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhất Tìm kiếm trên đồ thị và/hoặc Thông thường, sử dụng tìm kiếm theo chiều sâu để tìm lời giải cho bài toán. Tìm đến đỉnh u, đỉnh này có thể giải được hay không tùy thuộc nó thuộc lớp bài toán nào. Hàm Solvable sau sẽ trả về TRUE nếu giải được, nếu không là FALSE. Function Solvable(u); Begin If u là đỉnh kết thúc then {Solvable(u) ← true; stop } If u không là đỉnh kết thúc và không có đỉnh kề then {Solvable(u) ← false; stop } For mỗi toán tử R áp dụng được tại u do { Ok ← true; For mỗi v kề u theo R do If Solvable(v) = false then {Ok ← false; exit } If Ok then Solvable(u) ← true; Operator(u) ← R; stop} Solvable(u) ← false; End;12 Chương 5: Phân lớp bằng láng giềng gần nhất Tìm kiếm trên đồ thị và/hoặc(tiếp) Biến Ok: với mỗi toán tử R áp dụng được tại u, biến Ok nhận giá trị true nếu tất cả các đỉnh v kề u theo R đ ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Bài giảng Lý thuyết nhận dạng Chương 5 Sự phân lớp dựa Phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất Tìm kiếm trên đồ thịTài liệu có liên quan:
-
Đề cương chi tiết học phần Lý thuyết đồ thị (Graph Theory)
13 trang 255 0 0 -
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 7 - Nguyễn Khánh Phương
214 trang 167 0 0 -
Bài giảng Lý thuyết nhận dạng - Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng
61 trang 39 0 0 -
Bài giảng Các kỹ thuật lập trình
242 trang 31 0 0 -
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 0 - Tôn Quang Toại
6 trang 25 0 0 -
Bài giảng Lý thuyết đồ thị (296 tr)
296 trang 24 0 0 -
Bài giảng Toán rời rạc: Tìm kiếm trên đồ thị (Version 0.4) - Trần Vĩnh Đức
57 trang 22 0 0 -
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 3 - Tôn Quang Toại
31 trang 21 0 0 -
Bài giảng Lý thuyết đồ thị: Chương 3 - TS. Lê Nhật Duy
26 trang 21 0 0 -
Bài giảng Lý thuyết nhận dạng – Chương 1: Nội dung môn học
11 trang 19 0 0
Tài liệu mới:
-
Đề thi thử tốt nghiệp THPT 2013 môn Sinh học: Đề 14
6 trang 0 0 0 -
Đề thi thử tốt nghiệp THPT 2013 môn Sinh học: Đề 15
6 trang 0 0 0 -
Đề thi thử tốt nghiệp THPT 2013 môn Sinh học: Đề 21
5 trang 0 0 0 -
8 trang 1 0 0
-
Đề thi học kì 1 môn Toán lớp 7 năm 2022-2023 có đáp án - Trường TH&THCS Đại Sơn, Đại Lộc
19 trang 1 0 0 -
Đề thi KSCL môn Sinh học lớp 12 năm 2017-2018 - Sở GD&ĐT Quảng Nam - Mã đề 422
6 trang 0 0 0 -
Đề thi KSCL môn Sinh học lớp 12 năm 2017-2018 - Sở GD&ĐT Quảng Nam - Mã đề 420
6 trang 1 0 0 -
Đề thi KSCL môn Sinh học lớp 12 năm 2017-2018 - Sở GD&ĐT Quảng Nam - Mã đề 419
6 trang 1 0 0 -
Đề thi KSCL môn Sinh học lớp 12 năm 2017-2018 - Sở GD&ĐT Quảng Nam - Mã đề 424
6 trang 1 0 0 -
Đề kiểm tra 1 tiết học kì 2 môn Tiếng Anh lớp 7 năm 2019-2020 - THCS Hòa Trung
2 trang 0 0 0