Презентация «Линейная дискриминантная функция Фишера»

Смотреть слайды в полном размере
Презентация «Линейная дискриминантная функция Фишера»

Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 12 слайдов и доступен в формате ppt. Размер файла: 173.00 KB

Просмотреть и скачать

Pic.1
Линейная дискриминантная функция Фишера Данный подход не требует предположений о нормальном распреде
Линейная дискриминантная функция Фишера Данный подход не требует предположений о нормальном распределении данных. Пусть имеется обучающая выборка: x1, x2, . . . xN , где: N1 элементов из множества X1 …
Pic.2
Задача Фишера состоит в построении вырожденного линейного преобразования: Задача Фишера состоит в по
Задача Фишера состоит в построении вырожденного линейного преобразования: Задача Фишера состоит в построении вырожденного линейного преобразования: y = WT , ║W║ = 1 y = ║W║║x ║cos( ) фактически это …
Pic.3
Нужно найти такой вектор W, чтобы множества Y1 и Y2 были наиболее разнесены (то есть, удалены друг о
Нужно найти такой вектор W, чтобы множества Y1 и Y2 были наиболее разнесены (то есть, удалены друг от друга). Нужно найти такой вектор W, чтобы множества Y1 и Y2 были наиболее разнесены (то есть, …
Pic.4
Далее проблема состоит в оценке функции разброса: Далее проблема состоит в оценке функции разброса:
Далее проблема состоит в оценке функции разброса: Далее проблема состоит в оценке функции разброса: = (y - )2 - разброс внутри класса = + - суммарный разброс Разброс внутри класса – это нечто вроде …
Pic.5
Далее идет дело техники: как это вычислить и как оптимизировать. Далее идет дело техники: как это вы
Далее идет дело техники: как это вычислить и как оптимизировать. Далее идет дело техники: как это вычислить и как оптимизировать. Мы определяем матрицу разброса внутри класса: = (WTx - WT mi)2 = WT …
Pic.6
Таким образом получаем следующий результат: Таким образом получаем следующий результат: = WT Si W S1
Таким образом получаем следующий результат: Таким образом получаем следующий результат: = WT Si W S1 + S2 = SW - суммарная матрица разброса для всех результатов. + = WT SW W Таким же образом можно …
Pic.7
Тогда мы получаем искомый критерий в следующем виде: Тогда мы получаем искомый критерий в следующем
Тогда мы получаем искомый критерий в следующем виде: Тогда мы получаем искомый критерий в следующем виде: J( ) = Далее стоит задача оптимизации данного отношения (мы должны его максимизировать). …
Pic.8
3. ранг матрицы SB равен единице, это легко показать, если представить ее в виде ddT: 3. ранг матриц
3. ранг матрицы SB равен единице, это легко показать, если представить ее в виде ddT: 3. ранг матрицы SB равен единице, это легко показать, если представить ее в виде ddT: d1d1 d1d2 . . . d1dn d2d1 …
Pic.9
Условная оптимизация по Лагранжу Условная оптимизация по Лагранжу Запишем функцию Лагранжа: F = WT S
Условная оптимизация по Лагранжу Условная оптимизация по Лагранжу Запишем функцию Лагранжа: F = WT SB W -  WT SW W, где  -произвольная константа Эта функция зависит от W Мы должны найти производную …
Pic.10
C( ) =  SW , отсюда окончательно имеем: C( ) =  SW , отсюда окончательно имеем: = SW-1 ( ) . Так к
C( ) =  SW , отсюда окончательно имеем: C( ) =  SW , отсюда окончательно имеем: = SW-1 ( ) . Так как вектор произвольной длины, положим =1, тогда имеем : = SW-1 ( ). Соответственно линейный …
Pic.11
«Линейная дискриминантная функция Фишера», слайд 11
Pic.12
Матрица SW = S1 + S2  N  пропорциональна суммарной матрице ковариации и соответственно для случая
Матрица SW = S1 + S2  N  пропорциональна суммарной матрице ковариации и соответственно для случая нормального распределения исходных данных дискриминант Фишера дает результат такой же, как и …


Скачать презентацию

Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!