ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
ГЛАВА 1. Проблема сокращения размерности в задаче обучения классификации
1.1 Постановка задачи обучения классификации
1.2 Задача сокращения размерности.
1.3 Методы извлечения признаков.
1.3.1 Метод главных компонент
1.3.2 Метод центроидпых компонент.
1.3.3 Методы экстремальной группировки параметров
ГЛАВА 2. Современное состояние проблемы выбора признаков в задачах
классификации
2.1 Основные постановки задачи выбора признаков.
2.1.1 Виды оценок качества подмножества признаков.
2.2 Методы оценки вероятности ошибки распознавания.
2.2.1 ii метод
2.2.2 метод
2.2.3 vii метод
2.2.4 i метод.
2.2.5 метод.
2.3 Вычислительная сложность задачи выбора признаков
2.4 Обзор алгоритмов выбора признаков
2.4.1 Организация пространства поиска.
2.4.2 Способ движения в пространстве поиска.
2.4.3 Описание основных алгоритмов выбора признаков.
ГЛАВА 3. Алгоритмы выбора признаков на основе метода опорных векторов
3.1 Метод опорных векторов.
3.2 Алгоритмы выбора признаков на основе БУМ
3.2.1 Градиентный алгоритм Вапника и др
3.2.2 Алгоритм выбора признаков для задачи БУМ в многокритериальной постановке.
ГЛАВА 4. Минимаксный подход к построению оптимального классификатора методом ЗУМ с одновременным выбором оптимального подпространства признаков.
4.1 Дискретная постановка задачи выбора признаков
4.2 Непрерывная постановка задачи выбора признаков.
4.3 Выпуклая минимаксная постановка задачи выбора признаков .
4.4 Седловая постановка задачи выбора признаков
4.5 Алгоритм поиска седловой точки
4.5.1 Вычисление параметра шага алгоритма а .ИЗ
4.5.2 Быстрое вычисление проекций
4.6 Псевдокод седлового алгоритма выбора признаков.
ГЛАВА 5. Экспериментальные результаты
5.1 Схема тестирования алгоритма выбора признаков.
5.2 Распознавание искусственных данных
5.3 Распознавание звуков английского языка
5.4 Диагностика заболевания раком женской груди
5.5 Эффективность вычисления проекций методом Дейкстры
5.6 Анализ результатов и направление дальнейшей работы
Заключение
Литература
- Київ+380960830922