Метод потенциальных функций
Материал из MachineLearning.
![]() | Данная статья является непроверенным учебным заданием.
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. |
Метод потенциальных функций - метрический классификатор, частный случай метода ближайших соседей.
Введение
Общая идея метода иллюстрируется на примере электростатического взаимодействия элементарных частиц. Известно, что потенциал электрического поля элементарной заряженной частицы в некоторой точке пространства пропорционален отношению заряда частицы (Q) к расстоянию до частицы (r):
Основная формула
, где
-
– потенциальная функция. Константа
вводится чтобы избежать проблем с делением на ноль и берётся произвольно (например,
).
-
– расстояние от объекта u до i-того ближайшего к u объекта –
.
-
– параметр;
-
– параметр.
Вопрос о выборе параметров (их 2l). Необходимо обучать их по выборке.
Выбор параметров
Вход: Обучающая выборка
Выход: «Заряды» объектов
* Инициализация; * Повторять: * Выбрать очередной объект
; * Если
, то
; * пока
![]()