సమీప పొరుగు పద్ధతి: పని ఉదాహరణకు

సమీప పొరుగు పద్ధతిని వేర్వేరు వస్తువులను సారూప్యత మూల్యాంకనం ఆధారంగా సులభమయిన మెట్రిక్ వర్గీకరణ ఉంది.

విశ్లేషించారు వస్తువు వారు శిక్షణ నమూనా యొక్క విషయాలను చెందినవి తరగతికి చెందింది. మాకు సమీప పొరుగు ఏ కనుగొనేందుకు లెట్. క్లిష్టమైన విషయం, ఉదాహరణలు వివిధ పద్ధతులు అర్థం ప్రయత్నించండి.

పరికల్పన పద్ధతి

సమీప పొరుగు పద్ధతి వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ అల్గోరిథం పరిగణించవచ్చు. ఆబ్జెక్ట్ వర్గీకరణ చేయించుకుంటున్న సన్నిహిత వస్తువు x_i నమూనా నేర్చుకోవడం తరగతి y_i చెందిన.

పద్ధతులు సమీప పొరుగు యొక్క ప్రత్యేకతను

సమీప పొరుగు పద్ధతి వర్గీకరణ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు k. విశ్లేషించారు వస్తువు, దాని పొరుగు సింహ అదే తరగతికి చెందింది అని, ఇది విశ్లేషించారు నమూనా x_i యొక్క వస్తువులు దగ్గరగా k. పొరుగు అదే నెంబర్ వివిధ తరగతులకు చెందిన ఉంటే పొరుగు సంఖ్య రెండు తరగతులుగా సమస్యలు పరిష్కరించడంలో, సందిగ్దత పరిస్థితి నివారించడానికి బేసి ఉంటుంది.

సస్పెండ్ పొరుగువారి టెక్నిక్

PostgreSQL-విశ్లేషించారు పద్ధతి tsvector సమీప పొరుగు కనీసం మూడు తరగతుల సంఖ్య, మరియు మీరు ఒక బేసి సంఖ్య ఉపయోగించలేరు చేస్తే ఉపయోగిస్తారు. కానీ సందిగ్ధత కూడా ఈ సందర్భాలలో పుడుతుంది. అప్పుడు, నేను-వ పొరుగున ర్యాంక్ నేను తగ్గిపోతుంది ఇది w_i బరువు, పొందుతాడు. ఇది దగ్గరగా పొరుగు మధ్య ఒక గరిష్ట మొత్తం బరువు ఉంటుంది వస్తువు యొక్క తరగతి, సూచిస్తుంది.

నిబిడత యొక్క పరికల్పనను

పైన పద్ధతులు అన్ని యొక్క గుండె వద్ద నిబిడత యొక్క పరికల్పనను ఉంది. ఇది వస్తువుల సారూప్యత కొలత మరియు అదే తరగతి వారి చెందిన మధ్య సంబంధం కూడా సూచిస్తుంది. ఈ పరిస్థితిలో, వివిధ రకాల మధ్య సరిహద్దు ఒక సాధారణ రూపం, మరియు అంతరిక్ష కాంపాక్ట్ మొబైల్ ప్రాంతంలో వస్తువుల యొక్క తరగతుల్లో సృష్టించడానికి. వంటి ప్రాంతాల్లో కింద గణిత విశ్లేషణలో మూసివేయబడింది పరిబద్ధ సెట్ అర్ధం తీసుకోవాలి. ఈ పరికల్పన పదం యొక్క రోజువారీ అవగాహన సంబంధించిన లేదు.

ప్రాథమిక సూత్రం

మాకు మరింత సమీప పొరుగు పరిశీలించడానికి లెట్. అయితే ప్రతిపాదిత శిక్షణ నమూనా రకం "వస్తువు రెస్పాన్స్» X మించి m = \ {(x_1, y_1), \ చుక్కలు, (x_m, y_m) \}; వస్తువులు బహుత్వ దూరం విధి \ RHO (x, x ') నిర్వచించే ఉంటే ఫంక్షన్ యొక్క విలువను పెంచడం ద్వారా వస్తువులు యొక్క తగిన మోడల్ సారూప్యత రూపంలో ప్రాతినిధ్యం ఇది, వస్తువుల మధ్య x, x సారూప్యత తగ్గుతుంది'.

ఏ వస్తువు కోసం, u ఒక శిక్షణ నమూనా u దూరాలు పెరుగుతున్న x_i వస్తువులు నిర్మిస్తాం:

\ Rho (u, X_ {1; u}) \ leq \ RHO (u, X_ {2; u}) \ leq \ cdots \ leq \ RHO (u, X_ {m; u})

పేరు X_ {i; u} u నేను-వ పొరుగు మూల వస్తువు ఇది వస్తువు లెర్నింగ్ నమూనా యొక్క ప్రత్యేకత. ఇటువంటి సంజ్ఞామానం మరియు ఉపయోగం i వ పొరుగు ప్రత్యుత్తరం: y_ {i; u}. ఫలితంగా, మేము ఏ వస్తువు u సొంత నమూనా renumbering ప్రేరేపించే కనుగొనేందుకు.

పొరుగు సంఖ్య k యొక్క సంకల్పం

సమీప పొరుగు పద్దతి k = 1 వస్తువులు-ఉద్గారాలపై, కానీ కూడా సమీపంలో ఇతర తరగతులకు మాత్రమే, ఒక తప్పుడు వర్గీకరణ ఇచ్చే సామర్థ్యం ఉంది.

మేము k = m తీసుకోకపోతే, అల్గోరిథం స్థిరంగా ఉంటుంది మరియు ఒక స్థిరమైన విలువగా క్షీణింపచేస్తుంది ఉంటుంది. విశ్వసనీయత తీవ్రమైన సూచీలు k నివారించేందుకు ముఖ్యం ఎందుకు అంటే.

ఆచరణలో, ఉపయోగిస్తారు సరైన సూచిక k గా ప్రమాణం నియంత్రణ స్లయిడింగ్.

ప్రదర్శనలు ఉద్గారాలు

అధ్యయనం యొక్క వస్తువులు ఎక్కువగా అసమాన ఉన్నాయి, కానీ వాటిలో ఒక తరగతి లక్షణాలు కలిగి మరియు ప్రమాణాలు గా సూచిస్తారు వారికి ఉన్నాయి. ఈ తరగతి చెందిన దాని అధిక సంభావ్యత యొక్క ఆదర్శ నమూనా లోబడి సమీపంలో వద్ద.

సమీప పొరుగు ఎలా rezultativen పద్ధతి? ఒక ఉదాహరణ వస్తువులను పరిధీయ మరియు ఇన్ఫర్మేటివ్ కాని వర్గాల ఆధారంగా చూడవచ్చు. ఈ తరగతి వస్తువు ఇతర ప్రతినిధులు దట్టమైన వాతావరణంలో భావించబడుతుంది. మీరు నాణ్యత దెబ్బతినకుండా ఉంటుంది మాదిరి వర్గీకరణ నుండి వారిని తొలగించే.

నమూనాలను ఒక తరగతి "భూమి మీద" అని మారవచ్చు శబ్దం పేలుళ్లు నిర్దిష్ట సంఖ్యలో పొందండి. వర్గీకరణ యొక్క నాణ్యత పై గణనీయంగా సానుకూల ప్రభావం తొలగించడం.

నమూనా సమగ్రంగా మరియు తొలగించడానికి శబ్దం వస్తువులు నుండి తీసుకున్న ఉంటే, మీరు అదే సమయంలో కొన్ని సానుకూల ఫలితాలు పరిగణించవచ్చు.

మొదటి ఆఫ్ అంతర్వేశనం పద్ధతి సమీప పొరుగు వర్గీకరణ, నాణ్యత మెరుగు నిల్వ డేటా మొత్తాన్ని తగ్గించడానికి తదుపరి ప్రమాణాలు ఎంపికపై గడుపుతారు ఇది వర్గీకరణ, సమయాన్ని తగ్గిస్తాయి అనుమతిస్తుంది.

అల్ట్రా పెద్ద నమూనాలలో ఉపయోగం

సమీప పొరుగు పద్ధతి నేర్చుకోవడం వస్తువులు యొక్క నిజ నిల్వ ఆధారంగా. ఒక సాంకేతిక సమస్య ఉపయోగించి చాలా పెద్ద ఎత్తున నమూనాలను సృష్టించడానికి. లక్ష్యం కేవలం సమాచారాన్ని గణనీయమైన పరిమాణంలో సేవ్ కాదు, కానీ కూడా సమయం కనీసం మొత్తం లో u సన్నిహిత పొరుగు మధ్య k ఏ వస్తువు కనుగొనేందుకు సమయం కలిగి.

ఈ పని భరించవలసి, రెండు పద్ధతులు ఉపయోగిస్తారు:

• ఒక ఉత్సర్గ కాని డేటా వస్తువులు ద్వారా పలచని నమూనా;
• సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం ప్రత్యేక డేటా నిర్మాణం మరియు సమీప పొరుగు యొక్క తక్షణ శోధన కోసం సంకేతాలు.

ఎన్నుకున్న విధానాలలో రూల్స్

పైన వర్గీకరణ భావించారు. సమీప పొరుగు పద్ధతిని ముందుగానే పిలువబడే దూరం విధి \ RHO ఆచరణాత్మక సమస్యలు పరిష్కరించడంలో ఉపయోగిస్తారు (x, x '). వర్ణించే వస్తువులు లో సంఖ్యా వెక్టర్స్ ఒక యూక్లిడియన్ మెట్రిక్ ఉపయోగించండి. ఈ ఎంపిక ప్రత్యేక సమర్థన ఉంది, కానీ అన్ని సంకేతాల కొలత ఉంటుంది "అదే స్థాయి లో." ఈ అంశం పరిగణలోకి తీసుకోలేదని, అప్పుడు మెట్రిక్ అత్యధిక సంఖ్యా విలువలు కలిగి ఫీచర్ ఎక్కువగా ఉన్నారు ఉంటుంది.

నిర్దిష్ట లక్షణాలు విచలనాలు మొత్తం దూరం లెక్క లక్షణాలను గణనీయమైన మొత్తం, ఉందనుకోండి తీవ్రమైన సమస్య కోణాన్ని కనిపిస్తాయి.

అధిక పరిమాణాల స్పేస్ మరొక రెడీ అన్ని వస్తువుల నుండి సుదూర లో. చివరకు, ఏ నమూనా అధ్యయనం k పొరుగు చేసిన అంశం పక్కన ఉంటుంది. ఈ సమస్య తొలగించడానికి సమాచార లక్షణాలు ఒక చిన్న సంఖ్య ఎన్నుకున్నారు. అంచనాలు లెక్కించడానికి ఆల్గోరిథమ్స్ సంకేతాలు వివిధ సెట్లు ఆధారంగా నిర్మించడానికి, మరియు ప్రతి వ్యక్తి కోసం సామీప్యత ఫంక్షన్ నిర్మించడానికి.

నిర్ధారణకు

గణిత లెక్కల తరచుగా వారి సొంత వైవిధ్యమైన లక్షణాలను, ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు కలిగి అనేక పద్ధతుల వినియోగిస్తాయి. వీక్షించినవి సమీప పొరుగు పద్ధతి కారణంగా గణిత వస్తువుల లక్షణాలు, చాలా తీవ్రమైన సమస్య పరిష్కరించగల. విశ్లేషించారు పద్ధతి ఆధారంగా ప్రయోగాత్మక భావన, చురుకుగా కృత్రిమ మేధస్సు వాడుతున్నారు.

నిపుణుల వ్యవస్థల్లో ఇది కేవలం వస్తువులు వర్గీకరించడానికి కాదు, కానీ కూడా యూజర్ ప్రశ్న లో వర్గీకరణ గురించి వివరణ చూపించు అవసరం. ఈ పద్ధతి లో, ఈ దృగ్విషయం యొక్క ఒక వివరణ ఒక నిర్దిష్ట తరగతి వస్తువు అలాగే ఉపయోగించిన మాదిరి తన నగర సాపేక్ష సంబంధించి విడుదల చేస్తారు. లీగల్ పరిశ్రమ నిపుణులు, భూవిజ్ఞాన శాస్త్రవేత్తలు, వైద్యులు, ఈ "పూర్వ" తర్కం చురుకుగా వారి పరిశోధనలో దానిని ఉపయోగించవచ్చు పడుతుంది.

క్రమంలో విశ్లేషించటానికి పద్దతి చాలా నమ్మకమైన, సమర్థవంతమైన, కావలసిన ఫలితాలు ఇవ్వడం, మీరు కనీసం ఫిగర్ k, కూడా విశ్లేషించారు వస్తువులు మధ్య ఉద్గారాలు నివారించేందుకు అయితే తీసుకోవాలి. అంటే ఎందుకు ప్రమాణాలు ఉపయోగించాలని మరియు ఎంపిక పద్ధతి, అలాగే ఆప్టిమైజేషన్ మాతృకలు.