Klasyfikator BARBARA
Celem stworzenia nowego klasyfikatora była chęć posiadania narzędzia pomocnego przy klasyfikacji a następnie predykcji ciągów czasowych, pod względem kształtu regresji. W późniejszym etapie rozwoju klasyfikatora przystosowano go również do klasyfikacji typowych danych wieloparametrycznych, takich jak np. klasyfikacja gatunku Irysa, lub zbioru zdjęć satelitarnych - LandSat.
Na potrzeby pracy zbudowano algorytm konstrukcyjnie zbliżony do algorytmu K-Najbliższych Sąsiadów, lecz działający kompletnie w inny sposób.
Klasyfikator ten jest szczególny pod względem generalizacji danych. Większość klasyfikatorów "obcina" zbiory uczące o zbędne bądź podobne dane, z kolei klasyfikator BARBARA na klastrze danych tworzy nowego reprezentanta, który nigdy nie występował w danej grupie, a ma cechy większości przedstawicieli.
Klasyfikacja dzieli się na dwa etapy:
- wstępna klasyfikacja regresji, funkcjami kształtu,
- wnioskowanie wektora regresji, z danych dostarczonych przez wstępną klasyfikację.
Podrozdzialy w tym rozdziale:
Wstępna klasyfikacja danych
Generowanie wyjściowego wektora regresji
Przykładowa realizacja klasyfikacji algorytmem BARBARA
komentarze
Copyright © 2008-2010 EPrace oraz autorzy prac.