Книга представляет собой введение в основные понятия, методы и ал


Download 0.87 Mb.
bet21/24
Sana18.03.2023
Hajmi0.87 Mb.
#1281521
TuriКнига
1   ...   16   17   18   19   20   21   22   23   24
Bog'liq
machine-learning-mironov

Метод ближайших соседей



⊆ ×
Пусть задана обучающая выборка 𝑆 𝑋 𝑌 .
Напомним, что 𝑋𝑆 обозначает множество объектов, входящих в 𝑆:



def
𝑋𝑆 = { ∈ 𝑋 | ∃ ∈ 𝑌 : (, ) ∈ 𝑆}.

∀ ∈
Если на множестве 𝑋 объектов задана метрика 𝜌, то 𝑋 объекты из множества 𝑋𝑆 можно упорядочить в соответствии с их близостью к
, т.е. расположить в последовательность
1, . . . , |𝑆|, (2.98)
удовлетворяющую условию:
𝜌(, 1) ≤ . . . ≤ 𝜌(, |𝑆|) (2.99)


т.е. первым в (2.98) расположен ближайший к объект, затем – следую- щий по близости к объект, и т.д. = 1, . . . , объект из последова- тельности (2.98) называется –м ближайшим соседом к .
Метод ближайших соседей для построения АФ 𝑎𝑆 заключается в том, что выбираются


натуральное число 1 (число ближайших к объектов, ответы на которых учитываются при вычислении ответа 𝑎𝑆()),

  • ≥ ≥
действительные числа 1 . . . > 0, которые имеют смысл ве- сов, определяющих вклад ближайших соседей объекта из обу- чающей выборки 𝑆 в вычисление ответа для объекта , например,

∀ = 1, . . . ,
= + 1

или

= ,


где 0 < < 1 – заданный параметр,


∀ ∈ ∈
𝑋 значение 𝑎𝑆() определяется как такой ответ 𝑌 , который максимизирует значение выражения

∑︁



Download 0.87 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   16   17   18   19   20   21   22   23   24




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling