Ochko'z algoritm

Obrazlarni anglashning asosiy masalasi.
О бразларни англаш асосида образларни синфлашда сонли усуллар ётади. Образлар кирувчи берилганлардан олинадиган хоссалар мажмуасидир. Образларни англаш тизимларининг амал қилиши икки босқичга бўлинади:Кирувчи (сонли) берилганлардан хоссаларни ажратиб олиш ва улар асосида образларни ҳосил қилиш.Образларни синфлаш, яъни уларни бир, иккита ёки ундан ортиқ синфларга ажратиш.Ҳар қандай образ сонларнинг тартибланган тўплами билан тавсифланиб, ундаги ҳар бир сон қандайдир хоссанинг қиймати бўлади. Бу қийматлар ўзлари ифодалайдиган хоссанинг ҳақиқий қийматларига мос келмаслиги мумкин, улар масштаблаш, нормаллаштириш ёки бошқа турдаги амаллар натижаси бўлиши мумкин.Математик нуқтаи-назаридан образ векторга эквивалент бўлиб, гиперфазодаги нуқтани ифодалайди.Агар хоссалар n та бўлса, образ векторлари n- ўлчамли ҳисобланади ва n-фазони эгаллайди, ёки гиперфазони. Умуман олганда, Х образ қуйидаги кўринишда берилади: X=[x_1,…,x_n,1]^T Образлар соҳаси m векторлар вектори – Х матрица орқали тавсифланиши мумкин. Образлар соҳаси ичида, образларни акслантирувчи сочилган нуқталар гиперфазоси кўринишида тасаввур қилиш мумкин. Агар хоссалар мувофақиятли танланган бўлса, битта синфга тегишли образлар, бошқа синфлардан тегишли нуқталарга нисбатан алоҳида кластер деб номланувчи соҳа остиларга гуруҳланади. Агар кесишувчи кластерлар бўлмаса, гипертекисликлар орқали гиперфазони фақат битта синф объектларини (нуқталарни) ўз ичига олувчи, ўзаро кесишмайдиган соҳаларга бўлиниши мумкин. Масалан, икки ўлчамли фазо бўлса, гипертекислик тўғри чизиқдан иборат бўлади ва тўғри чизиқ фазони иккита кластерга ажратади
Прецедент бўйича ўргатишда масаланинг қўйилиши ва амалий масалаларга оид бир нечта мисолларни кўрайлик.
Фараз қилайлик, _{ } объектлар тўплами, _{ } рухсат этилган жавоблар тўплами берилган ва _{ } қиймати фақат чекли объектлар қисм тўплами _{ } да маълум бўлган _{ } мақсадли функция (target function) берилган. “Объект - жавоб” _{ } жуфтлиги прецедент дейилади. Барча жуфтликлар мажмуи _{ } ўргатувчи танлов (training sample) дейилади.