Параметрическое обучение в теории распознавания образов. Воробьев С.Н - 37 стр.

UptoLike

Составители: 

37
y3 = 3.3292443716531304675729991923135
3.6611106016539477279038779659846
.40690702409523576415385421504007
2.7343009483952215628204612948371
наиболее близки к центрам (29) следующие:
1
2
1.6735;1.9370
,
1
2
3.4378; 2.016733
,
12
3.8150;3.66113
. (30)
Выбрать именно эти оценки центров, не имея априорных данных,
невозможно.
Кластеры в виде эллипсов (окружностей) рассеивания с центрами
(29) показаны на рис. 16 (окружности 2), с центрами (30) – окружности 3.
Окружностями 1 показаны кластеры с центрами
12
1.82571.8257
,
12
2.0633; 0.237633
,
12
3.4955;1.45433
, рассчитанными в примере 4 для
точной декорреляции исходных выборок (рис. 6). Сравнение окружно
стей 1 и 2 на рис. 19 демонстрирует погрешности за счет ограниченнос
ти размера выборки: смещение оценки центра кластера может быть су
щественным, как для
2
H
. Преимущества обучения с учителем видны
из сопоставления окружностей 2 и 3, а также окружностей на рис. 19 и 8.
4
2
0
–2
–4
4
2
0
–2
–4
y
–6
6
–6
1
x
6
2
1
1
2
2
3
3
3
Рис. 19. Обучение без учителя. Эллипсы рассеивания
Пример 12
Вследствие смещения центров кластеров (рис. 19) сместятся грани
цы областей классов
i
1 , что приведет к дополнительным ошибкам клас
сификации. Методика расчета границ приведена в примере 6.
В предыдущем примере исходные центры кластеров (окружностей 2)
и их оценки при обучении без учителя