|
Biz boshlaylik Bilan guruhlar vektorlar belgilar (qo'ng'iroq qilaylik bular misollar E 1…K ) va ishga tushirilgan guruhlar vektorlar" prototiplari (Prototip vektor, P 1…N ). Vektor proto turi hisoblanadi markaz klaster. Miqdori vektorlar prototiplar, teng N, hisoblanadi
Qo'llab-quvvatlash mumkin bo'lgan klasterlarning maksimal soni. Parametr d ko'rsatadi uzunligi vektor. Biz ishga tushirish parametr hushyorlik ( yoki rho), teng kichik ma'nosi orasida 0 va 1.0 a shuningdek beta parametr (B) kichik musbat butun songa teng . Ushbu parametrlar keyinroq ko'rib chiqiladi . batafsil. Roʻyxat ishchilar parametrlari taqdim etdi v tab. 3.1.
stol 3.1. Parametrlar algoritm ART1
Parametr tavsifi
Bit bo'yicha Va vektor
Ahamiyati (raqam ahamiyatli elementlar vektor)
N miqdori vektorlar prototiplari
stol 3.1. Parametrlar algoritm ART1 (tugashi)
Parametr tavsifi
Parametr hushyorlik (0 < <= bitta)
P Vector? prototipi
E vektor belgilar
d Hajmi vektorlar (uzunlik)
Beta? parametri
Biroz harakatlar, ko'rsatilgan v tab. 3.1, mumkin tuyuladi senga tushunarsiz. Masalan, bit bo'yicha VA vektor hisoblanadi o'zingiz oddiygina natija bit bo'yicha VA Ikki vektor uchun. Natijada yangi vektor paydo bo'ladi. Bundan tashqari, agar har birida ota-ona vektorlar v bitta va hajmi bir xil tushirish bit o'rnatish v bitta, keyin v natijada _ vektor v bu tushirish shuningdek qo'yish bitta. V aks holda hol, qachon garchi kirardi _ bitta ota-ona vektor v tushirish bit belgilangan Qanaqasiga 0, bo'ladi o'rnatish 0. Ahamiyati _ vektor - bu raqam razryadlar v vektor, qaysi emas teng nol.
Bloklash ART1 algoritmining sxemasi rasmda ko'rsatilgan. 3.2. Algoritm 3.1–3.4 tenglamalardan foydalanadi.
Dastlab emas mavjud na bitta vektor prototip, Shunung uchun da algoritmni bajarish birinchi vektorni yaratadi birinchi vektordan prototip xususiyatlari (3.1- tenglama). Keyin barcha keyingi xususiyat vektorlari vektor bilan o'xshashligi tekshiriladi prototip. Sinovning maqsadi xususiyat vektorining joriy prototip vektoriga qanchalik o'xshashligini aniqlashdir.
P o = E o (3.1)
O'xshashlik sinovi tenglamasida qo'llaniladigan beta parametr ( qalay (3.2 tenglama) - "bog'lanishning uzilishi" parametri. U 1 dan ortiq qiymatga ega bo'lgan prototiplarni tanlaydi, agar prototip vektoridagi barcha 1 qiymat sinovdan o'tkazilayotgan xususiyat vektorida ham mavjud bo'lsa.
|| Pi E||/ + ||P i ||) > ||E||/ + d) (3.2)
Agar sinov ustida o'xshashlik o'tdi muvaffaqiyatli, amalga oshirildi Keyingi sinov, xususiyat vektori va vektorini tekshirish uchun prototipga nisbatan ehtiyotkorlik parametri (3.3 tenglama). Ushbu parametrning maqsadi sinf hajmini aniqlashdir. Agar ma'nosi parametr ajoyib, shakllangan Ko'proq katta sinflar (katta hajmdagi ma'lumotlarga ega klasterlar). Qiymatni kamaytirish klasterlarni yaratadi Bilan kichikroq miqdori ma'lumotlar. Agar parametr hushyorlik yetarlicha berilgan past (< 0,1), uchun qabul qilish vektorlar belgilar kerak prototip vektoriga mos keladi.
|| Pi E|| / ||E|| < (3.3)
Nihoyat, agar ong testidan o'tgan bo'lsa, algoritm joriy vektorni qo'shadi belgilar v joriy vektor prototip (tenglama 3.4). Bu jarayon hisoblanadi o'zingiz oddiy birlashish vektor belgilar va vektor prototip Bilan Yordam bering operatsiyalar VA. Agar sinov ustida diqqatlilik (yoki sinov ustida o'xshashlik) emas
edi o'tdi, tekshirildi Keyingi vektor prototip. Agar hammasi vektorlar prototiplar tekshirildi va xususiyat vektori klasterlashtirilmadi, yangi xususiyat vektori yaratildi xususiyat vektoridan prototip. Bu yangi klasterning shakllanishiga olib keladi , chunki ko'rib chiqilayotgan xususiyat vektori mavjud klasterga mos kelmaydi .
Pi _ = Pi _ E (3.4)
Hozir algoritm o'tadi bo'ylab hammasi vektorlar belgilar va solishtiradi ularning Hamma bilan vektorlar prototiplar (v muvofiq Bilan diagramma ustida guruch. 3.2). Garchi
Ifoda (3.1)
Guruch. 3.2. Ishlash ART1 algoritmi
hammasi vektorlar allaqachon joylashtirilgan yoqilgan klasterlar imtihon zarur. U vektorlarning to'g'ri klasterlarda joylashganligiga ishonch hosil qilish imkonini beradi. Gap shundaki , xususiyat vektorlarining keyingi sinovlari yangi klasterlarni yaratishi mumkin, shuning uchun siz qo'shimcha tekshirishlarni amalga oshirishingiz va vektorlarni boshqa klasterlarga ko'chirishga hojat yo'qligiga ishonch hosil qilishingiz kerak.
Qo'shimcha talab qilmaydigan barcha xususiyat vektorlarini tekshirgandan so'ng o'zgarishlar jarayon shakllanishi klasterlar mumkin ko'rib chiqing yakunlandi. Xususiyat vektorini ikkita prototip vektorlari o'rtasida siljitmaslik uchun algoritm klasterlarni birlashtirish uchun bir nechta iteratsiyalarni amalga oshiradi. Takrorlashlar soni erta birlashishni oldini olish uchun etarlicha katta bo'lishi kerak.
Do'stlaringiz bilan baham: |
