ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Απλοί Ταξινομητές

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
ΚΕΣ 01: Αυτόματος Έλεγχος © 2006 Nicolas Tsapatsoulis Σχεδίαση Σ.Α.Ε: Σύγχρονες Μέθοδοι Σχεδίασης Σ.Α.Ε ΚΕΣ 01 – Αυτόματος Έλεγχος.
Advertisements

Bayes Classifiers.
ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ
Κυματικός ή Σωματιδιακός Χαρακτήρας
Ήπιες Μορφές Ενέργειας Ι
ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ Ένα υπόδειγμα ή μοντέλο είναι μια κάποιας μορφής αναπαράσταση πραγματικών αντικειμένων, καταστάσεων ή διαδικασιών. Γενικότερα είναι μια απλοποίηση.
ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΣΗΜΑΤΩΝ.
ΕΛΛΕΙΠΤΙΚΕΣ ΔΙΑΦΟΡΙΚΕΣ ΕΞΙΣΩΣΕΙΣ
Κωδικοποίηση και επεξεργασία ποιοτικών δεδομένων
Ανάκτηση Πληροφορίας Το Διανυσματικό μοντέλο.
Εισαγωγικές Έννοιες Διδάσκοντες: Σ. Ζάχος, Δ. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο.
Αναγνώριση Προτύπων.
Εργαστήριο του μαθήματος «Εισαγωγή στην Αστροφυσική»
Αναγνώριση Προτύπων.
Κ. Μόδη: Γεωστατιστική και Εφαρμογές της (Κεφάλαιο 5) 1 Τυχαία συνάρτηση Μία τυχαία συνάρτηση (ΤΣ) είναι ένας κανόνας με τον οποίο σε κάθε αποτέλεσμα ζ.
Συστήματα Συντεταγμένων
Εξόρυξη Δεδομένων και Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα
Κ. Μόδη: Γεωστατιστική και Εφαρμογές της (Κεφάλαιο 3) 1 Από κοινού κατανομή δύο ΤΜ Στην περίπτωση που υπάρχουν δύο ΤΜ ενδιαφέροντος, η συνάρτηση κατανομής.
Γιάννης Σταματίου Ακολουθίες και Σειρές
ΕΥΡΕΣΗ ΚΑΤΗΓΟΡΙΚΩΝ ΕΚΤΟΠΩΝ ΣΕ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΚΗ ΒΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
ΒΕΣ 06: Προσαρμοστικά Συστήματα στις Τηλεπικοινωνίες © 2007 Nicolas Tsapatsoulis Προσαρμοστικοί Αλγόριθμοι Υλοποίησης Βέλτιστων Ψηφιακών Φίλτρων: Παραλλαγές.
ΒΕΣ 06: Προσαρμοστικά Συστήματα στις Τηλεπικοινωνίες © 2007 Nicolas Tsapatsoulis Θεωρία Στοχαστικών Σημάτων: Εκτίμηση φάσματος, Παραμετρικά μοντέλα ΒΕΣ.
Copyright © 2009 Pearson Education, Inc. Κεφάλαιο 3 Κίνηση σε 2 και 3 διαστάσεις, Διανύσματα.
Ενεργή επιλογή αλγορίθμου, Active Algorithm Selection, Feilong Chen and Rong Jin Εύα Σιταρίδη.
Υπολογιστική Μοντελοποίηση στη Βιοϊατρική Τεχνολογία
ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΠΙΦΑΝΕΙΩΝ ΩΣ ΣΗΜΕΙΑ
Μερικές Διαφορικές Εξισώσεις ΙΙ
Εργαστήριο Ψηφιακής Επεξεργασίας Εικόνας
3 Σ υ σ τ ή μ α τ α α ν α φ ο ρ ά ς κ α ι χ ρ ό ν ο υ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΕΣ: ΣΗΜΕΙΑ
Διδακτική Μαθηματικών Ι
EXCEL – λογιστικά φύλλα. Χρήση επεξεργασία, αναπαράσταση και επικοινωνία αριθμητικών (η γενικότερα ποσοτικών) δεδομένων Ειδικότερα Εφαρμογή εκπαιδευτικών.
Εργαστήριο Δασικής Διαχειριστικής & Τηλεπισκόπησης Δασική Διαχειριστική Ι Διδάσκων Δημήτριος Καραμανώλης, Επίκουρος Καθηγητής Μάθημα 3 ο.
Computational Imaging Laboratory ΤΜΗΥΠ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΣΗΜΑΤΩΝ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ Υπολογιστική Όραση.
ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΤΩΝ ΔΙΑΦΟΡΙΚΩΝ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ ΜΕ ΜΕΡΙΚΕΣ ΠΑΡΑΓΩΓΟΥΣ Ακαδημαϊκό Έτος Πέμπτη, 25 Ιουνίου η Εβδομάδα ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ.
Σχεδιασμός των Μεταφορών Ενότητα #5: Δειγματοληψία – Sampling. Δρ. Ναθαναήλ Ευτυχία Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών.
Σήματα και Συστήματα ΙΙ Διάλεξη: Εβδομάδα Καθηγητής Πέτρος Γρουμπός Επιμέλεια παρουσίασης: Βασιλική Μπουγά 1.
ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΜΑΘΗΜΑ ΠΡΩΤΟ ΘΕΩΡΙΑΣ - ΑΠΛΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑ Δρ. Κουνετάς Η Κωνσταντίνος.
Αρχές επαγωγικής στατιστικής Τμήμα :Νοσηλευτικής Πατρών Διδάσκουσα: Παναγιώταρου Αλίκη Διάλεξη 9.
Παρουσίαση πτυχιακής εργασίας Σαλιάρη Αικατερίνη Επιβλέπων καθηγητής: Αθανάσιος Νικολαΐδης.
ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΥΤΟΜΑΤΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ Ι 7 η Διάλεξη Η ΜΕΘΟΔΟΣ ΤΟΥ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΟΥ ΤΟΠΟΥ ΡΙΖΩΝ  Ορισμός του γεωμετρικού τόπου ριζών Αποτελεί μια συγκεκριμένη καμπύλη,
Σήματα και Συστήματα 11 10η διάλεξη. Σήματα και Συστήματα 12 Εισαγωγικά (1) Έστω γραμμικό σύστημα που περιγράφεται από τη σχέση: Αν η είσοδος είναι γραμμικός.
Αναπαράσταση προτύπων με συλλογή δεδομένων.
ΜΕΘΟΔΟΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΣΤΟ ΠΕΔΙΟ ΤΗΣ ΣΥΧΝΟΤΗΤΑΣ
Προσαρμοστικοί Αλγόριθμοι Υλοποίησης Βέλτιστων Ψηφιακών Φίλτρων:
ΟΜΑΔΕΣ Δημιουργία Ομάδων
Ασκήσεις WEKA Νευρωνικά δίκτυα.
ΙΕΚ Γαλατσίου Στατιστική Ι
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Απλές Γραμμικές Συναρτήσεις Απόφασης Κύρια λειτουργία ενός συστήματος αναγνώρισης προτύπων είναι η ταξινόμηση.
Η Έννοια της τυχαίας Διαδικασίας
Η λογική της συγκριτικής ανάλυσης
Βιομηχανικός έλεγχος στην εποχή των υπολογιστών
Ταξινόμηση Πολυφασματικών Εικόνων
ΑΝΑΛΥΣΗ ΧΩΡΙΚΩΝ ΠΡΟΤΥΠΩΝ
ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Ταίριασμα με υποδείγματα
ΜΕΤΑΔΟΣΗ ΘΕΡΜΟΤΗΤΑΣ - ΑΓΩΓΙΜΟΤΗΤΑ
ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ
Δισδιάστατα Σήματα και Συστήματα #1
Αναπαράσταση προτύπων με συλλογή δεδομένων.
ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΚΑΘΑΡΟΥ ΚΕΡΔΟΥΣ ΑΠΌ ΤΗΝ ΑΓΡΟΤΙΚΗ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΑ
Στοίχιση & Αναγνώριση Προσώπων
Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής
Μη Γραμμικός Προγραμματισμός
4η Εβδομάδα έγινε την 5η: 1η Διάλεξη
Εισαγωγή στα Προσαρμοστικά Συστήματα
Ορισμός Με τον όρο Χρονοσειρές εννοούμε μια σειρά από παρατηρήσεις που παίρνονται σε ορισμένες χρονικές στιγμές ή περιόδους που ισαπέχουν μεταξύ τους.
Προσαρμοστικοί Αλγόριθμοι Υλοποίησης Βέλτιστων Ψηφιακών Φίλτρων:
Σκοπός Η συνοπτική παρουσίαση
Διαχείριση υδατικών πόρων και ενεργειακών διαθεσίμων
Μεταγράφημα παρουσίασης:

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Απλοί Ταξινομητές ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Απλοί Ταξινομητές Δύο προσεγγίσεις για το σχεδιασμό ενός ταξινομητή. Θεωρητική: Αρχικά, δημιουργείται μαθηματικό μοντέλο του προβλήματος, μετά, βάση του μοντέλου, σχεδιάζεται βέλτιστος ταξινομητής. Πρακτική εφαρμογή: Αρχικά, υπόθεση μιας πιθανής λύσης, από δείγματα των κατηγοριών, μετά, από πραγματικά δεδομένα, βέλτιστη αναπροσαρμογή Εμπειρική μέθοδος, πρακτικές εφαρμογές, Απλή λύση του προβλήματος, ανάλυση χαρακτηριστικών, εντοπισμός αδυναμιών, σταδιακά όσο πολύπλοκη χρειαστεί (Πρακτική εφαρμογή) Πιο απλή και εμπειρική προσέγγιση: ταξινόμηση με τη χρήση συναρτήσεων απόστασης. ΝΑΙ ΟΧΙ

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Ταξινομητές Ελάχιστης Απόστασης Είναι αποτελεσματικός για κατηγορίες καλά διαχωρίσιμες. Κάθε κατηγορία Ci έχει ένα χαρακτηριστικό διάνυσμα zi Συνήθως zi το μέσο διάνυσμα των προτύπων της Ci Ευκλείδεια απόσταση προτύπου x με zi το x κατατάσσεται στην κατηγορία Ci εάν ισχύει: Αντί για το μικρότερο Di το μεγαλύτερο di To xTx δεν έχει πληροφορίες, οπότε Μ di

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Ταξινομητές Ελάχιστης Απόστασης

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Απόστασης Ευκλείδεια απόσταση προτύπου x με z διάστασης n Ακέραιες τιμές: Μήνας (1..12), Δυαδικά στοιχεία, κτλ. Ιπποδάμεια μετρική (Ιππόδαμος Μιλήσιος 5ος π.χ.) ή μετρική πρώτης τάξης, Manhatan distance, city block

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Απόστασης

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Απόστασης Ποιοτικά δεδομένα - δυαδική μορφή: ΝΑΙ-ΟΧΙ, 1 - 0 Απόσταση Hamming - δυαδικό μέτρο απόστασης – EXOR Απόσταση Hamming Είναι υποπερίπτωση Ιπποδάμειας ταυτίζονται για δυαδικά διανύσματα. Οι μετρικές, ειδικές περιπτώσεις απόστασης Minkowsky s=2 – Ευκλείδεια, s=1 - Ιπποδάμεια. s=infinity - απόσταση Chebysher

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Απόστασης Χρήσιμες ιδιότητες απόστασης Minkowsky απόσταση του Mahalanobis: στατιστικούς δείκτες C: πίνακας συνδιακύμανσης, z: μέσο χαρακτηριστικο διάνυσμα κατηγορίας C=I Mahalanobis=Ευκλείδια

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Ομοιότητας Μέτρα ομοιότητας: πόσο όμοια δύο πρότυπα μέτρο ομοιότητας μεγάλο, τότε απόσταση μικρή Εσωτερικό γινόμενο δύο διανυσμάτων: χρησιμοποιείται x, z κανονικοποιημένα, μήκος 1. Eσωτερικό γινόμενο εξαρτάται από την γωνία. Όρια: Όταν x, z μη κανονικοποιημένα, συνημίτονο της γωνίας: Εσωτερικό γινόμενο εκφράζει συσχέτιση μέγιστη τιμή ίδια κατεύθυνση Είναι χρήσιμο όταν υπάρχουν ομάδες οι οποίες αναπτύσσονται κατά μήκος των πρωταρχικών αξόνων.

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Ομοιότητας z1=[5,2]T z2=[1.5,2]T Άγνωστο πρότυπο x=[2,5]T

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ Μέτρα Ομοιότητας Μετρική Tanimoto: πραγματικές και διακριτές τιμές z1=[5,2]T z2=[1.5,2]T Άγνωστο πρότυπο x=[2,5]T Μετρική Tanimoto χρησιμοποιείται κυρίως διακριτές τιμές βασίζεται στην σύγκριση δύο συνόλων. Αριθμός κοινών στοιχείων δύο διανυσμάτων δια αριθμός στοιχείων που διαφέρουν.

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Ταίριασμα με υποδείγματα ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Ταίριασμα με υποδείγματα Ταίριασμα με υποδείγματα: φυσική προσέγγιση για αναγνώριση προτύπων Υποδείγματα: αντιπροσωπευτικά διανύσματα Απόσταση Hamming (δυαδικά στοιχεία) χρησιμοποιείται όταν παραλλακτικότητα κατηγοριών οφείλεται σε θόρυβο: αναγνώριση ομιλίας, απλά προβλήματα αναγνώρισης πρ.

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Σύστημα αναγνώρισης δορυφορικής εικόνας Εφαρμογές - πολλούς κλάδους: πρόβλεψη καιρού ανίχνευση ασθενειών σε καλλιέργειες κατάστρωση Εθνικού Κτηματολογίου στρατιωτικές εφαρμογές Σύστημα προσδιορίζει τις υπάρχουσες χρήσεις γης Η διαδικασία βασίζεται στον τρόπο απορρόφησης και αντανάκλασης του ηλιακού φωτός από το έδαφος, σε διάφορες περιοχές φάσματος Χαρακτηριστικές τιμές - αντανακλώμενο φως, δύο χρωματικές μπάντες: x1 - Υπέρυθρο: μεγάλη αντανάκλαση, περιοχές με νερό. x2 - Κόκκινο: μεγάλη απορρόφηση, περιοχές με βλάστηση. Ζητούμενες κατηγορίες: S - Αμμώδης περιοχή H - Καλλιέργειες σανού W - Νερό (ποτάμια, λίμνες) U - Αστική περιοχή C - Καλλιέργειες καλαμποκιού F - Δασική περιοχή

ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΜΕ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Σύστημα αναγνώρισης δορυφορικής εικόνας W – νερό τελείως διαχωρίσιμη H – σανός, F – δάση όχι καλά διαχωρίσιμες Ταξινομητής ελάχιστης απόστασης Σημείο 1: C – Καλλιέργειες καλαμποκιού Σημείο 2: S – Αμμώδης περιοχή Από Σχήμα, μάλλον, U - Αστική περιοχή

ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Σύστημα αναγνώρισης δορυφορικής εικόνας ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ Σύστημα αναγνώρισης δορυφορικής εικόνας Ταξινομητής ελάχιστης απόστασης – απλή προσέγγιση, χωρίς πολύπλοκους υπολογισμούς. Όμως, δεν λαμβάνονται υπόψη ιδιότητες της στατιστικής κατανομής των προτύπων.