Жакынкы кошуна ыкмасы: иштин үлгүсү

жакынкы кошунасы ыкмасы ар кандай объекттердин окшоштук баалоого негизделет жөнөкөй метрикалык жиктөөчүдө болуп саналат.

Талдоо объект окуу үлгүдөгү предметтерге таандык болгон класска таандык болот. Келгиле, жакынкы кошунасы болгон карап көрөлү. татаал маселени, ар кандай техникалык мисалдарды түшүнүүгө аракет кыл.

гипотеза ыкмасы

жакынкы кошунасы ыкмасы жашыруун үчүн колдонулган жалпы алгоритм катары каралышы мүмкүн. караш дуушар объект классы y_i x_i үлгүсүн үйрөнүп турган жакын объект үчүн, таандык болот.

ыкмалары жакынкы кошуналарыбыз өзгөчөлүктөрү

жакынкы кошунасы ыкмасын жашыруун тактыгын жогорулатууга болот к. Талдоо объект, башкача айтканда, ал талдоого үлгү x_i объекттерди жакын к, анын кошуналары көпчүлүгү ошол эле классына таандык. кошуна-жылдын ушул эле катар ар түрдүү класстар таандык болот, эгерде кошуна саны эки класстары менен проблемаларды чечүүдө, түшүнүксүз бир жагдайга кабылбаш үчүн атүгүл болот.

токтотулган кошуна ыкмасы

класстар, бери дегенде, үч саны жана так санын колдонуу мүмкүн болбой калса PostgreSQL-талдоо ыкмасы tsvector жакынкы кошуналарыбыз колдонулат. Бирок, так эместиктерди ошол учурларда пайда болот. Андан кийин, мен-чи жакыны жакынын ээлеген мен менен төмөндөйт w_i салмагын, алат. Ал гана эмес, жакын кошуналар арасында максималдык жалпы салмагы бар объектинин тобунун билдирет.

көптүктөр гипотеза

Жогорудагы ыкмалардын бүт жүрөгү көптүктөр гипотеза болуп саналат. Бул объекттердин окшоштук өлчөмү жана аларды ошол эле классына таандык ортосундагы байланышты билдирет. Бул жагдайда, ар кандай түрлөрүнүн арасында чек ара жөнөкөй түрү болуп саналат, жана мейкиндик чакан, мобилдүү аймагында объекттерди класстарды түзүү. Мындай боло турган участоктун астында математикалык анализ менен жабык белгилүү бир тобун билдирет кабыл алынган. Бул гипотеза сөздүн күнүмдүк кабыл байланыштуу эмес.

негизги формула

Келгиле, дагы жакынкы кошунасы карап көрөлү. Эгерде сунуш кылынган окуу үлгү түрү "объектиси-жооп" X ^ м = \ {(x_1, y_1), \ чекиттер (x_m, y_m) \}; расстояние милдети \ ро аныктоо объекттеринин ойнош болсо, (х, х ") х объектилердин ортосундагы милдетин окшош төмөндөйт баасын жогорулатуу боюнча объектилерди шайкеш модель окшош түрүндө берилет, х".

ар бир объект үчүн, у окуу үлгү у аралыктарды жогорулатуу менен x_i объекттерди куруп берет:

\ Rho (у, x_ {1; у}) \ табес \ ро (у, x_ {2; у}) \ табес \ cdots \ табес \ ро (у, x_ {м; у})

кайда x_ {мен; у} мен-чи кошуна булагы объект у объекттердин окутуу үчүн иргеп алган, мүнөздөйт. Мындай белгилерди пайдалануу мен-чи жакынына жооп: Y_ {мен; у}. Натыйжада, ар бир объект у өз үлгүдөгү кагаздарын эткендей экенин байкадым.

кошуна саны к аныктоо

жакынкы кошунасы ыкмасы кийин к = 1 туура эмес көз караш берип, объектилердин чыгаруулар боюнча гана эмес, ошондой эле жакын башка класстарга үчүн жөндөмдүү.

биз = м к ала турган болсок, анда алгоритм эле туруктуу болот жана дайыма наркы айланып кетиши мүмкүн. ишенимдүүлүк экстремалдык к качуу үчүн маанилүү болуп саналат.

Иш жүзүндө, оптималдуу индекси к колдонулган критерий сылай контролдоону.

көрсөтүүлөр отраслям

изилдөө объектилери негизинен бирдей эмес, бирок алардын арасында класстын мүнөздөмөлөргө ээ жана стандарттарга деп аталат көрүнгөн адамдар да бар. классына тиешелүү өз ыктымалдыгы идеалдуу модели субъекттин жайгашкан учурда.

жакынкы кошуналары кандай rezultativen ыкмасы? Мисалы, объекттердин жана чет жакадагы эмес маалыматтык категорияларынын негизинде көрүүгө болот. Бул класска объектиси башка өкүлдөрүнүн тыгыз чөйрөнү болжолдонуп жатат. Эгер жол бербейт сапатын тандоонун жашыруун, аларды алып салуу керек.

класстын "жер бетиндеги" болуп үлгүлөрдү ызы-жарылат болбосун белгилүү бир санын салып тургула. жашыруун сапаты боюнча олуттуу оң таасир алып салуу.

үлгү uninformative жана ызы-чуу объектилерин жок алынган болсо, бир эле учурда бир нече оң жыйынтыгы боюнча санап берет.

Биринчи интерполирлөөдө ыкмасы жакынкы коңшу жашыруун, сапатын жакшыртуу сакталган маалыматтардын көлөмүн азайтат, кийинки стандарттарын тандоо сарпталат жашыруун, убактысын кыскартууга мүмкүндүк берет.

абдан чоң үлгүлөрдү пайдалануу

жакынкы кошунасы ыкмасы окуу объектилерин реалдуу сактоо негизделген. техникалык көйгөй менен абдан чоң масштабдуу үлгүлөрүн түзүү. максаты эле маалыматтардын олуттуу көлөмүн сактап калуу үчүн эмес, бирок, у жакын кошуналар арасында к бир нерсени табууга убакыт бар убакыттын минималдуу өлчөмдө эле.

Бул маселени көтөрүп кетүүгө, эки методдор колдонулат:

• денесинен бир нерсе аккандардын эмес маалымат объектилерин аркылуу жукарып үлгүсү;
• жакынкы кошуналары боюнча ыкчам издөө үчүн натыйжалуу пайдалануу боюнча атайын маалымат түзүмү жана коддору.

тандап алуу методдорун эрежелери

Жогоруда классификация каралды. Жакынкы кошунасы ыкмасы расстояние милдети \ ро алдын ала белгилүү практикалык маселелерди чечүүгө колдонулат (х, х "). сүрөттөгөн объектилерде сан багыттар бир Euclidean ченемдер колдонулат. Бул тандоо эч кандай атайын актоо бар, ал эми бардык кереметтер жөнүндө ченемди камтыйт ", ошол эле өлчөмдө болот." бул жагдай эске алынган жок болсо, анда ченем өзгөчөлүгүн жогорку сан маанилерин ээ басымдуулук кылат.

атайын белгилери боюнча бузуулардын суммасы катары аралыкты эсептөө, өзгөчөлүктөрү кыйла суммасынын бар болсо, олуттуу көйгөй өлчөм пайда болот.

бири-бирине бардык объектилер кирет алыс жогорку өлчөмдүү мейкиндиктеги. Акыр-аягы, кандай үлгү объектисине кийинки к кошуналарын изилденип жаткан болот. Бул маселени жоюу үчүн маалыматтык белгилеринин бир аз сандагы тандалды. баа эсептөө машиналар үчүн алгоритмдер белгилери ар түрдүү топтому негизинде куруу, жана ар бир адам үчүн өз жакындаштырылган милдетин куруу.

жыйынтыктоо

Математикалык эсептөөлөр көп учурда өзүнүн айырмалануучу белгилери, кемчиликтерин жана артыкчылыктарын бар ыкмалар ар түрдүү колдонууну талап кылган. Viewed жакынкы кошунасы ыкмасы улам математикалык объектилерди өзгөчөлүктөрүн, өтө олуттуу көйгөйдү чечүүгө болот. талдоо ыкмасы негизинде эксперименталдык түшүнүгү, жигердүү Жасалма колдонулууда.

эксперт системалары-жылы эле обүектилерди эмес, керек болсо, ошондой эле пайдалануучуга маселе боюнча жашыруун түшүндүрүп турат. Бул ыкма, бул көрүнүштүн түшүндүрмөсү тигил же бул классынын объектине карата айтылган, ошондой эле колдонулган үлгүдөгү, анын жайгашкан жери. Юридикалык тармагы боюнча адистер, геологдор, дарыгерлер, бул "прецедент" өздөрүнүн илимий-изилдөө, аны колдонгон логика болот.

методу, көпчүлүк ишенимдүү эле анализ натыйжалуу болушу үчүн, каалаган натыйжаларды берип, силер да талдоого объектилер арасында чыгарууну алыс, ал эми минималдык сан к алышы керек. стандарттардын эмне үчүн пайдалануу жана тандоо ыкмасы, ошондой эле оптималдаштыруу өлчөмдөр.