Оптимизация количества признаков и минимизация описания решения в задачах классификациИ (распознавания образов)
А. Н. Тетерин
Удмуртский государственный унивкрситет
Ижевск, Россия
Распознавание подразумевает проработку широкого комплекса задач, начиная от оцифровки аналоговой информации и заканчивая ее семантической интерпретацией. В этот комплекс обязательно входит последовательное, параллельное или иерархическое решение классификационных задач.
Решение задач классификации имеет самостоятельное значение для корпоративных систем управления, экспертных систем в медицине и экономике при распознавании различных ситуаций, когда по набору заданных признаков (факторов) выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой выбирается определенная последовательность действий. Для этих задач характерны следующие предметные области.
Интерпретация данных - выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации.
Контроль – отклонение в данных о текущей ситуации от плановых целей и нормативов.
Диагностика - выявление причин, приведших к возникновению ситуации.
Коррекция - диагностика, дополненная возможностью оценки и рекомендаций действий по исправлению отклонений от нормального состояния рассматриваемых ситуаций.
Проектирование - определение конфигурации объектов с точки зрения достижения заданных критериев эффективности и ограничений.
Прогнозирование - предсказание последствий развития текущих ситуаций.
Мониторинг - контроль с возможной последующей коррекцией. Для этого выполняется диагностика, прогнозирование.
Управление - мониторинг, дополненный реализацией действий в автоматических системах.
Предлагается три типа верифицированных алгоритмов обучения на ограниченных бесконечных множествах. Первые два основаны на обучении с учителем третий может стать основой новой теории кластерного анализа без поиска центра кластера.
- действительное n-мерное пространство элементов , ;
- минимальное расстояние между двумя множествами и;
Исключение избыточного признак целесообразно, если в новом пространстве связано с в предыдущем следующим соотношением:
для алгоритмов первого типа
для алгоритмов второго типа
для алгоритмов третьего типа
Аналогично, добавление нового признака оправдано, если:
для алгоритмов первого типа
для алгоритмов второго типа
для алгоритмов третьего типа
Главный недостаток алгоритмов первого типа - результат классификации получается на последних шагах работы алгоритма. Мы его потеряем, если есть ограничения по памяти и времени работы.
Недостаток алгоритмов второго типа – равномерная сходимость. Чем больше шагов, тем меньше они отличаются друг от друга. Отработав 50% времени, мы получаем примерно 50% объема, не обработанного единичного гиперкуба. Достоинство - полиномиальная оценка объема памяти.
Достоинства алгоритмов третьего типа – хорошая сходимость, естественность ( не проанализированная область гиперкуба находится вблизи разделяющей два множества границы, распознавание может идти параллельно обучению в фоновом режиме,. Отработав 20% времени в двухмерном пространстве, остальные 80% алгоритм затратит на удвоение . Недостаток -экспоненциальная оценка объема памяти. Поэтому необходимо использовать понятие чувствительности и применять алгоритмы первого и второго типа к непроанализированной части гиперкуба.
Для алгоритмов втроого типа время распознавания
Для алгоритмов первого типа время распознавания
Для алгоритмов третьего типа время распознавания
Возникает вопрос, нужен ли ? В многомерных пространствах (100,1000…) чаще будет встречаться ситуация ,и это нужно учитывать при проектировании алгоритмов.
Понятие проекции в алгоритмах первого и второго типа позволяет решать задачу минимизации числа признаков (сокращение неинформативных признаков, не изменяющих количество ячеек) без вычислений по формулам.
Алгоритмы второго и третьего типа могут быть модифицированы для решения задачи дообучения без пересмотра всего обучающего множества. В этом случае обучение и распознавание сливаются в один процесс, качество которого повышается с течением времени, а распознавание начинается с одного элемента обучающего множества. Для алгоритмов первого типа в этом случае задача обучения решается заново.
Полученные оценки для большого описания множеств оправдывают следующий порядок использования алгоритмов. В качестве первого необходимо использовать алгоритм второго типа, его результаты являются входными данными для алгоритма первого и третьего типа. Их главное отличие друг от друга: первый тип строит разделяющую границу между двумя множествами (в некоторых случаях этого вполне достаточно), третий тип - оболочки разделяемых множеств. Незначительное увеличение времени классификации является небольшой платой за дальнейшую работу с множествами как самостоятельными объектами с минимальным описанием. Для получения такого описания потребуются результаты работы алгоритма первого типа.
Общее достоинство теории: для каждой ячейки может быть индивидуально выбран алгоритм и принято решение об изменении пространства признаков. Что в целом позволяет говорить не только о динамическом изменении пространства признаков, но и о динамическом изменении применяемых алгоритмов. Общим критерием изменения пространства признаков (алгоритмы первого и второго типа) можно считать излишнее дробление или, другими словами, количество дочерних листьев (по ) значительно превосходит количество классов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Тетерин А.Н. Геометрический подход к классификации – новая модель работы нейрона.//ЖВМ и МФ. 1992. Т 31. № 12. С. 1972-1980.
Библиографическая ссылка
Тетерин А.Н. ОПТИМИЗАЦИЯ КОЛИЧЕСТВА ПРИЗНАКОВ И МИНИМИЗАЦИЯ ОПИСАНИЯ РЕШЕНИЯ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ (РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ) // Научный электронный архив.
URL: http://econf.rae.ru/article/4654 (дата обращения: 23.12.2024).
Прочитать публикацию в формате PDF
- действительное n-мерное пространство элементов 
, 
;
- минимальное расстояние между двумя множествами 
и
;
в новом пространстве связано с 
в предыдущем следующим соотношением: 
для алгоритмов первого типа
для алгоритмов второго типа
для алгоритмов третьего типа
для алгоритмов первого типа
для алгоритмов второго типа
для алгоритмов третьего типа
. Недостаток -экспоненциальная оценка объема памяти. Поэтому необходимо использовать понятие чувствительности и применять алгоритмы первого и второго типа к непроанализированной части гиперкуба. 
? В многомерных пространствах (100,1000…) чаще будет встречаться ситуация 
,и это нужно учитывать при проектировании алгоритмов.
или, другими словами, количество дочерних листьев (по 