ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Дополнительные преобразования из "Распознавание образом в химии" Как отмечалось в гл. 1, цель любой процедуры распознавания образов — преобразование пространства образов в классифицирующее пространство, т. е. осуществление таких преобразований данных, которые переводят их в нужные категории. Эту задачу можно трактовать как отображение пространства (й + 1)-й размерности в пространство гораздо меньшей размерности, чаще всего в одномерное. Линейные классификаторы образов, оперирующие с каждым измерением независимо, были довольно подробно рассмотрены в предыдущих главах настоящей книги. Однако во многих случаях точки образов не обладают свойством линейной разделимости. Успешное решение задачи классификации образов в подобных ситуациях требует либо использования решающей поверхности более высокого порядка, либо такого преобразования исходных данных, которое превращает их в линейно разделимое множество. (Это утверждение предполагает, что неразделимость отражает истинную природу исходных данных, а не является просто следствием неадекватности дескрипторов и т. п.). [c.136] Последний подход, предполагающий преобразование исходных данных в линейно разделимое множество, весьма удобен, поскольку он позволяет воспользоваться обстоятельно разработанными приемами линейной классификации. Поэтому в настоящей главе рассматриваются преобразования, которые уже не оперируют независимо с каждым измерением. Были предприняты попытки использования некоторых таких преобразований при обработке массивов химических данных для упрощения классификации. [c.136] Если бы всегда заранее было известно правильное преобразование, то, разумеется, решение любой задачи методами распознавания образов свелось бы к тривиальному случаю. В действительности же правильное преобразование известно лишь в редких случаях, так что приходится вести игру для выбора такого преобразования, которое обеспечивает приемлемую точность приближения. Пока еще не создана строгая схема выбора правильного преобразования. [c.136] Поэтому здесь нужна интуиция ученого. Подобная ситуация наблюдается во многих других областях, например успешное решение дифференциальных уравнений часто зависит от способности математика правильно выбрать необходимое преобразование. [c.137] Многие сложные разделяющие функции можно реализовать сочетанием подходящего препроцессора или преобразователя с линейной разделяющей функцией. Понимание этого важного вывода привело к проведению ряда исследований различных препроцессоров, речь о которых пойдет ниже. [c.138] Вернуться к основной статье