КОРА (алгоритм) (TKJG (glikjnmb))

Перейти к навигации Перейти к поиску

Алгоритм Кора́ (комбинаторного распознавания) — алгоритм классификации (взвешенного голосования правил), предложенный М. Вайнцвайгом и М. Бонгардом в 1973 г.[1] (основы были заложены в одноимённой программе, разработка которой началась в 1961 г.) Применяется для классификации множества , характеризующегося вектором бинарных признаков , чаще всего, для задач с двумя непересекающимися классами. Данный алгоритм строит набор конъюнктивных закономерностей и доказал свою эффективность при решении практических задач.

В таблице , задающей объекты с известной классовой принадлежностью, пусть , . Просматриваем все тройки признаков (число таких троек, очевидно, равно и анализируем часть таблицы информационных векторов из обучающей выборки, составленную из столбцов :

Среди первых строк выделяем и фиксируем все тройки, не совпадающие ни с одной из троек в строках . Формируем множество таких троек . Аналогично выделяем все тройки , не совпадающие ни с одной из первых троек. Множества назовем, соответственно, характеристиками классов . Такие характеристики формируем для всех троек . Пусть задан для распознавания объект . Сравниваем все характеристики всех троек для с соответствующими тройками в распознаваемом объекте . Число совпадений обозначаем — число голосов, поданных для S за класс . Аналогично формируем величину  — число совпадений . Вводим пороговый параметр . Если , относим классу , при — в класс . В остальных случаях алгоритм отказывается от классификации. На практике часто полагают .

Литература

[править | править код]

Примечания

[править | править код]
  1. Вайнцвайг М. Н. Алгоритм обучения распознаванию образов "кора" // Алгоритмы обучения распознаванию образов / Под ред. В. Н. Вапник. М.: Советское радио, 1973. С. 110–116.