Участник:Александр Двойнев/Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе
Материал из MachineLearning.
Содержание |
Аннотация
Пусть имеется пространство объектов и конечное множество имён классов
,
На множестве
задана функция расстояния
Существует целевая зависимость
значения которой известны только на объектах обучающей выборки
Требуется построить алгоритм классификации
аппроксимирующий целевую зависимость
на всём множестве
.
Метод потенциальных функций яляется метрическим методом. Основная идея метода состоит в том, что объектам из обучающей выборки присваивается "заряд", который "притягивает" классифицируемый объект к соответствующему классу.
Описание работы модели
Пусть для каждого из классов модель по поступившему объекту
вычисляет оценки
по правилу
Описание вычисления оценок
Параметры модели
Ссылки
Список литературы
- Воронцов К.В. Лекции по метрическим алгоритмам классификации