Параметрическое обучение в теории распознавания образов. Воробьев С.Н - 27 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

27
показаны на рис. 17; оценки вероятностей классификации
1
12
11
|
0.985pH H 3
,
1
12
21
|
0.013pH H 3
,
1
12
31
|
0.001pH H 3
.
Множество точек наблюдений (оператор PLOT) показано отрезками,
соединяющими n точек. Можно заметить, что сумма оценок вероятнос
тей не равна единице. Погрешность оценивания объясняется, повиди
мому, тем, что коэффициенты уравнений (19) записаны с точностью
четыре десятичных знака, что может оказаться недостаточным для точ
ного задания границ.
4
2
0
–2
–4
420–2–4
y
–6
6
–6
H
3
H
2
H
1
x
6
Рис. 17. Массив наблюдений,
границы областей классов; n = 1000
Аналогичное моделирование векторов признаков классов
2
H и
3
H
дает оценки
1
1
2
12
|0.014pH H 3
,
1
1
2
22
|0.852pH H 3
,
1
1
2
32
|0.134pH H 3
;
1
1
2
13
|0.002pH H 3
,
1
1
2
23
|0.128pH H 3
,
1
1
2
33
|0.868pH H 3
.
Вероятности ошибок:
1
1
2
21
|pH H 3
1
1
2
12
|pH H
,
1
1
2
31
|pH H 3
1
1
2
13
|pH H
,
1
1
2
32
|pH H 3
1
1
2
23
|pH H
.
Наибольшая вероятность ошибки классификации наблюдается при
сопоставлении классов
2
H и
3
H .
Рассчитать вероятности при сопоставлении классов
i
H ,
j
H
можно
следующим образом.
Расстояние между центрами
i
1 ,
j
1
двух сферических кластеров
12
2
1
n
ij ik jk
k
rxx34
5
, (24)
k
x – одна из координат в nмерном декартовом пространстве. Граница
между областями
i
1
,
j
1
ортогональна отрезку
ij
mm
, соединяющему

Страницы