Составители:
Рубрика:
16
ком – диагнозу D
1
, то разделяющая функция в диагностическом про-
странстве имеет очень простой вид, например
f(z
1
) = z
1
– 3/2. (5)
Отметим, что равенство (3) устанавливает однозначное преобразо-
вание точек пространства признаков в точки диагностического простран-
ства. Обратное преобразование, как ясно из приведенного примера,
может быть не однозначным. Основная идея рассматриваемого мето-
да – преобразование пространства признаков в другое пространство, в
котором возможно осуществить линейное разделение диагнозов (клас-
сов).
Отметим, что при достаточно большой размерности диагностичес-
кого пространства такое разделение принципиально возможно, но для
эффективности практической реализации важно найти преобразования
(3) с конечным и небольшим числом членов ряда (1). Напомним, что
размерность диагностического пространства соответствует числу чле-
нов ряда (1).
Для достаточно «гладких» разделяющих функций этот ряд содержит
конечное число членов; в других задачах диагностическое простран-
ство будет бесконечномерным, и тогда для сходящихся рядов, так как
только в этом случае функция f(x) сохраняет смысл,
0
i
l →
при
i →∞
.
Разделяющая функция в диагностическом пространстве
f(z) =
λλ
λλ
λz, (6)
где весовой вектор
λλ
λλ
λ = {λ
1
, λ
2
, ..., λ
ν
} (7)
и вектор
12
{ (), (),..., ()} ().
v
jj j j
==zxx xx
(8)
Если возможно представление разделяющей функции в виде ряда
(1), то существует также линейное разделение в диагностическом про-
странстве.
Разделяющая функция будет построена, если определены коэффици-
енты λ
i
. Эти коэффициенты могут быть найдены в процессе обучения с
помощью показа образцов из обучающей последовательности. Наибо-
лее простой способ – использование алгоритмов для линейной разделя-
ющей функции в диагностическом пространстве.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- …
- следующая ›
- последняя »
