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