નજીકનું પડોશી પદ્ધતિ: કામનું ઉદાહરણ

સૌથી નજીકનું પડોશીની પદ્ધતિ એ સરળ મેટ્રિક ક્લાસિફાયર છે, જે વિવિધ પદાર્થોની સમાનતાનું મૂલ્યાંકન કરવા પર આધારિત છે.

વિશ્લેષિત ઑબ્જેક્ટ વર્ગને ઓળખવામાં આવે છે, જેમાં તાલીમ નમૂનાના લોકોનું સંબંધ છે. સૌથી નજીકના પડોશીની પદ્ધતિ શું છે તે જાણવા દો. ચાલો આ જટિલ મુદ્દો સમજવાનો પ્રયત્ન કરીએ, વિવિધ તકનીકોના ઉદાહરણો આપીએ.

પદ્ધતિની પૂર્વધારણા

નજીકની પડોશી પદ્ધતિ વર્ગીકરણ માટે સૌથી સામાન્ય અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. જે ઑબ્જેક્ટ વર્ગીકરણનો સામનો કરે છે તે વર્ગ y_i ને અનુસરે છે, જેમાં તાલીમ નમૂના x_i ના સૌથી નજીકનું ઑબ્જેક્ટ અનુલક્ષે છે.

નજીકના પડોશીઓની પદ્ધતિની વિશિષ્ટતા

નજીકના પડોશીઓની પદ્ધતિ K એ વર્ગીકરણની વિશ્વસનીયતા વધારવાની મંજૂરી આપી છે. વિશ્લેષિત ઑબ્જેક્ટ તેના પડોશીઓના મુખ્ય સમૂહ તરીકે સમાન વર્ગ સાથે સંબંધિત છે, એટલે કે વિશ્લેષિત નમૂના x_i ની નજીકની વસ્તુઓ છે. જ્યારે બે વર્ગો સાથે સમસ્યાઓ ઉકેલવામાં આવે છે, પડોશીઓની સંખ્યા અનિશ્ચિતતાને બાકાત રાખવા માટે અસ્પષ્ટ હશે જો પડોશીઓ સમાન નંબર જુદા જુદા વર્ગોની હશે તો

ભારિત પડોશીઓની પદ્ધતિ

સૌથી નજીકના પડોશીઓ tsvector ની postgresql- પદ્ધતિનો ઉપયોગ થાય છે જ્યારે વર્ગોની સંખ્યા ત્રણ કરતાં ઓછી નથી, અને ઓડનેસનો ઉપયોગ કરી શકાતો નથી. પણ આવા કિસ્સાઓમાં સંદિગ્ધતા ઊભી થાય છે. પછી આઇ-પડોશી પડોશી વજન w_i મેળવે છે, જે પાડોશીના વધતા ક્રમ સાથે ઘટે છે. ઑબ્જેક્ટ ક્લાસનો ઉલ્લેખ કરે છે જે નજીકના પડોશીઓમાં મહત્તમ કુલ વજન ધરાવે છે.

કોમ્પેક્શન્સની પૂર્વધારણા

ઉપરોક્ત બધી પદ્ધતિઓના હૃદયમાં કોમ્પેક્શન્સની પૂર્વધારણા છે. તે પદાર્થો સમાનતા માપ અને તેમની એક વર્ગ સાથે જોડાયેલા વચ્ચે એક લિંક સમાવેશ થાય છે. આ પરિસ્થિતિમાં, જુદી જુદી મંતવ્યો વચ્ચે સરહદ એક સરળ સ્વરૂપ છે, અને વર્ગો વસ્તુઓની જગ્યામાં કોમ્પેક્ટ મોબાઇલ વિસ્તારો બનાવી શકે છે. ગાણિતિક વિશ્લેષણના આવા ડોમેન્સ હેઠળ, બંધ ગુણાતીત સમૂહોનો અર્થ રૂઢિગત છે. આ પૂર્વધારણા આ શબ્દની રોજિંદી ધારણાથી સંબંધિત નથી.

મૂળભૂત સૂત્ર

ચાલો આપણે નજીકના પાડોશીની પદ્ધતિની વધુ વિગતવાર વિશ્લેષણ કરીએ. જો ફોર્મ "ઓબ્જેક્ટ-રિસ્પોન્સ" ની તાલીમ નમૂના X ^ m = \ {(x_1, y_1), \ dots, (x_m, y_m) \} ઓફર કરે છે; પદાર્થોના સમૂહ માટે જો અંતર કાર્ય \ rho (x, x ') આપવામાં આવે છે, જે પદાર્થોની સમાનતાના પર્યાપ્ત મોડેલ તરીકે રજૂ થાય છે, કારણ કે આ કાર્યનું મૂલ્ય વધે છે, પદાર્થો x, x' ઘટે છે તે વચ્ચેની સમાનતા.

કોઈપણ ઑબ્જેક્ટ માટે, અમે ટ્રેઇનિંગ સેમ્પલ ઑબ્જેક્ટ્સને x_i બનાવીએ છીએ જેથી તમે વધારો કરી શકો છો.

\ Rho (u, x_ {1; u}) \ leq \ rho (u, x_ {2; u}) \ leq \ cdots \ leq \ rho (u, x_ {m; u}

જ્યાં x_ {i; યુ} એ તાલીમ નમૂનાની વસ્તુનું નિરૂપણ કરે છે જે મૂળ પદાર્થના આઇ-પડોશી છે. અમે આઇ-પડોશીના જવાબ માટે આ નોટેશનનો ઉપયોગ કરીએ છીએ: y_ {i; U}. પરિણામે, અમે તે વિચાર કરીએ છીએ કે એક મનસ્વી ઑબ્જેક્ટ u તેના પોતાના નમૂનાની સંખ્યામાં ફેરફારને ઉત્તેજિત કરે છે.

પડોશીઓ k ની સંખ્યા નિર્ધારણ

નજીકના પાડોશીની પદ્ધતિ k = 1 એ અયોગ્ય વર્ગીકરણ આપવા સક્ષમ છે, માત્ર ઉત્સર્જન પદાર્થો પર જ નથી, પરંતુ અન્ય વર્ગો કે જે નજીક સ્થિત છે.

જો અમે k = m લે, તો અલ્ગોરિધમનો મહત્તમ સ્થિર રહેશે અને સતત મૂલ્યમાં પતિત થશે. તેથી જ વિશ્વસનીયતા માટે અતિશય સૂચકાંકોને મંજૂરી આપવી એ મહત્વનું નથી.

વ્યવહારમાં, બારણું નિયંત્રણ માટેનો માપદંડ શ્રેષ્ઠ સૂચક કે તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે.

ઉત્સર્જન નાબૂદ

તાલીમના ઓબ્જેક્ટો મોટેભાગે અસમાન છે, પરંતુ તેમની વચ્ચે વર્ગની લાક્ષણિકતાઓ હોય છે અને ધોરણો કહેવામાં આવે છે. આદર્શ નમૂનાના વિષયના નિકટતા સાથે, આપેલ વર્ગની તેની સંભાવના ઊંચી હોય છે.

નજીકના પડોશીઓની પદ્ધતિ કેટલી અસરકારક છે? એક ઉદાહરણ પદાર્થોના પેરિફેરલ અને બિનઅનુમાનક શ્રેણીના આધારે જોવામાં આવે છે. વિચારણા હેઠળના ઓબ્જેક્ટના ગાઢ વાતાવરણને આ વર્ગના અન્ય પ્રતિનિધિઓ ગણવામાં આવે છે. જો તમે તેમને નમૂનામાંથી દૂર કરો છો, તો વર્ગીકરણની ગુણવત્તા પર અસર થશે નહીં.

આવા નમૂનામાં પ્રવેશ કરવા માટે ઘોંઘાટ ઉત્સર્જનની ચોક્કસ સંખ્યા હોઇ શકે છે જે "અન્ય જાતના" માં હોય છે. મુખ્યત્વે દૂર વર્ગીકરણની ગુણવત્તા પર હકારાત્મક અસર છે.

જો બિન-માહિતીપ્રદ અને ઘોંઘાટીયા પદાર્થો નમૂનામાંથી દૂર કરવામાં આવે છે, તો ઘણી હકારાત્મક પરિણામોની એક જ સમયે અપેક્ષા કરી શકાય છે.

સૌથી નજીકના પડોશીની પદ્ધતિ દ્વારા સૌપ્રથમ પ્રત્યાયન વર્ગીકરણના સમયને ઘટાડવા માટે, સંગ્રહિત ડેટાની માત્રા ઘટાડવા, વર્ગીકરણની ગુણવત્તામાં સુધારો કરવાની પરવાનગી આપે છે, જે નજીકના ધોરણોને પસંદ કરવા માટે ખર્ચવામાં આવે છે.

વિશેષ-મોટા નમૂનાઓની એપ્લિકેશન

નજીકની પડોશી પદ્ધતિ તાલીમ વસ્તુઓના વાસ્તવિક સંગ્રહ પર આધારિત છે. સુપર-મોટું નમૂના બનાવવા માટે તકનીકી સમસ્યાઓનો ઉપયોગ કરવો. કાર્ય માત્ર એક મહત્વની માહિતીને જાળવી રાખવા માટે જ નથી, પણ નજીકના કડો પડોશીઓ વચ્ચે મનસ્વી ઑબ્જેક્ટ u ને શોધવા માટે વ્યવસ્થા કરવા માટે ન્યૂનતમ સમય ફ્રેમમાં છે.

કાર્ય સાથે સામનો કરવા માટે, બે પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે:

• નોન-ઇન્ફોર્મેશન ઓબ્જેક્ટ્સ ફેંકીને નમૂના બહાર પાતળા;
• નજીકના પડોશીઓની તાત્કાલિક શોધ માટે ખાસ અસરકારક માળખા અને માહિતી નિર્દેશિકાઓની અરજી કરો.

પદ્ધતિઓ પસંદગી માટે નિયમો

વર્ગીકરણ ઉપર ગણવામાં આવ્યું હતું. સૌથી નજીકનું પડોશીની પદ્ધતિ વ્યવહારુ સમસ્યાઓ હલ કરવા માટે વપરાય છે જેમાં અંતર કાર્ય \ rho (x, x ') પહેલાથી જ ઓળખાય છે. ઑબ્જેક્ટ્સનું વર્ણન કરતી વખતે આંકડાકીય વેક્ટર્સ યુક્લિડીઅન મેટ્રિકનો ઉપયોગ કરે છે. આવા પસંદગીના કોઈ વિશિષ્ટ સમર્થન નથી, પરંતુ તે "એક સ્કેલ પર" તમામ ચિહ્નોનું માપ દર્શાવે છે. જો આ પરિબળને ધ્યાનમાં લેવામાં ન આવે તો, મેટ્રિક પર સૌથી વધુ આંકડાકીય મૂલ્યો ધરાવતા સંકેત દ્વારા પ્રભુત્વ રહેશે.

લાક્ષણિકતાઓની નોંધપાત્ર સંખ્યાની હાજરીમાં, અંતરની વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ માટેના વિવરણની ગણતરી તરીકે, એક ગંભીર પરિમિતિની સમસ્યા દેખાય છે.

ઉચ્ચ પરિમાણની જગ્યામાં, બધી વસ્તુઓ એકબીજાથી દૂર હશે. અંતિમ વિશ્લેષણમાં, અભ્યાસ કે હેઠળ ઑબ્જેક્ટની સૌથી નજીકના પડોશીઓનો એક મનસ્વી નમૂનો મનસ્વી રહેશે. આ સમસ્યા દૂર કરવા માટે, માહિતીપ્રદ ચિહ્નોની એક નાની સંખ્યા પસંદ કરવામાં આવે છે. ગણતરીના અંદાજો માટેના એલ્ગોરિધમ્સ જુદા-જુદા લાક્ષણિકતાઓના આધારે બનાવવામાં આવે છે, અને દરેક વ્યક્તિ માટે તેઓ તેમના નિકટતા કાર્યનું નિર્માણ કરે છે.

નિષ્કર્ષ

મેથેમેટિકલ ગણતરીઓ ઘણીવાર તેમની વિવિધ લાક્ષણિકતાઓ, લાભો અને ગેરફાયદા ધરાવતા વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. નજીકના પડોશીઓની ગણિત પદ્ધતિ ગાણિતિક પદાર્થોના લક્ષણ સાથે સંબંધિત ગંભીર સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે પરવાનગી આપે છે. વિશ્લેષિત તકનીકના આધારે પ્રાયોગિક ખ્યાલ, હવે કૃત્રિમ બુદ્ધિ સાધનોમાં સક્રિયપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે.

નિષ્ણાત પ્રણાલીઓમાં, માત્ર પદાર્થોનું વર્ગીકરણ કરવું જ જરૂરી નથી, પરંતુ વપરાશકર્તાને પ્રશ્નમાં વર્ગીકરણનું સમજૂતી બતાવવા માટે પણ જરૂરી છે. આ પદ્ધતિમાં, આવી ઘટના માટેના ખુલાસાને ચોક્કસ વર્ગને ઑબ્જેક્ટના સંબંધ દ્વારા અને તેના નમૂના દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાયેલ નમૂનાને સંબંધિત દર્શાવવામાં આવે છે. કાનૂની ઉદ્યોગના નિષ્ણાતો, ભૂસ્તરશાસ્ત્રીઓ, દાક્તરો, આ "પૂર્વવર્તી" તર્કને સ્વીકારે છે, સક્રિય રીતે તેનો અભ્યાસમાં ઉપયોગ કરે છે.

વિશ્લેષિત પદ્ધતિ શક્ય તેટલી વિશ્વસનીય છે તે માટે, અસરકારક, ઇચ્છિત પરિણામ આપો, ઓછામાં ઓછું સૂચક K લેવાની જરૂર છે અને વિશ્લેષિત ઑબ્જેક્ટ્સમાંથી ઉત્સર્જનને મંજૂરી આપવી નહીં. એટલા માટે ધોરણો પસંદ કરવાની પદ્ધતિ લાગુ કરવામાં આવે છે, અને મેટ્રિક ઑપ્ટિમાઇઝેશન પણ હાથ ધરવામાં આવે છે.