Hapa hoa iaoia: laʻana o ka hana

ka mea kokoke hoa iaoia o ka easiest metric classifier i ua ma muli ma ka loiloi 'o aʻo Kīwala'ō o kekahi mau mea.

Ua kālailai mea e pili ana i ka papa no ka mea, a no kanaka o ke aʻo hāpana. E loaʻa iā mākou mai i mea ke kokoke hoalauna. E ho'āʻo i ka maopopo i ka huikau mea, examples o kekahi mau 'ana i kūpono.

kuhiakau hana

hapa hoa hana hiki ke noʻonoʻo me ka loa, he pono ole algorithm hoʻohana no ka Mea Maluna. Mea undergoing Mea Maluna pili ana i ka papa y_i, e i ka hoʻopuniʻana mea x_i hāpana aʻo.

Specificity o epekema alalo i hoa

ke Kalapu hapa hoa iaoia hiki hoʻoikaika i ka pololei o ka Mea Maluna. Ua kālailai mea e pili ana i ka ia papa me ka bulk o kona hoalauna,ʻo ia hoʻi, ke Kalapu kokoke ia ia mea no ka mea ua kālailai hāpana x_i. Ma ka hoʻoponopono pilikia me nā papa o ka helu o nā hoalauna, e e ōlaʻi, e pale i ka kahua o ka ambiguity, ina o ka mea helu o nā hoalauna, e pili ana i kekahi mau papa.

Keʻano hana o ka wehe 'hoa

Postgresql-ua kālailai iaoia ka wā o ka helu o nā papa ma ka liʻiliʻi loa ekolu, a me oe hiki ole hoʻohana i ka ōlaʻi helu tsvector kokoke hoalauna ua hoʻohana 'ia. Akā, ambiguity aicieeaao a hiki i loko o kēia mau hihia. A laila, i ka i-ko hoa i loaʻa w_i kau paona ana, i emi me ka hoalauna o ka huakaʻi i. Ua pili ia i ka papa o ka mea, a e i ka i kā mākou huina kaumaha i waena o pili mau hoalauna.

Ke kuhiakau o ka compactness

Ma ka naʻau o nā mea a pau o ka mea ma luna o kāu kiʻina hana o ke kuhiakau o ka compactness. Ua paipai i ka pili ma waena o ke ana o aʻo Kīwala'ō o ka mea a lākou a pau i ka mea ia papa. Ma keia kulana, ka mokuna ma waena o keʻano o ka mea palapala, a, e kāinoa papa o ka mea ma ka makahiki olelo hoopomaikai lawe lima wahi. Ma lalo o ia mau mea i loko o makemakika Ka Ikepili ia e olelo i ka paa me ka paa, 'ia paha. Kēia kuhiakau ua ole e pili ana i ka maʻamau o pokole o ka olelo.

Ke kumu o haʻilula

E mākou huli hou hapa hoalauna. Inā ka mea i manaoia aʻo hāpana type "e hoopii mai ai-muli o» X ^ ka m = \, (x_1, y_1), \ kiko huina, (x_m, y_m) \}; ina he iiiaanoaa o ka mea, e hoakaka i ka mamao papa \ rho (m, m '), i ua poe ma ke ano o ka pono kükohu similarity o ka mea ma ka hoʻoulu i ka waiwai o ke kuleana pili i emi similarity ma waena o nā mea m, m'.

No kekahi mea, Liliʻu e kūkulu i ka aʻo hāpana mea x_i me ka mahuahua mamao i ka make:

\ Rho (u, x_, 1;? U}) \ leq \ rho (u, x_, 2; no one}) \ leq \ cdots \ leq \ rho (u, x_, ka m; Liliʻu}),

kahi x_, ke; One} characterizes ka mea aʻo hāpana, i ka i-ko hoa kumu mea make. Oia notation a me ka hoʻohana 'ana i ka pane i ka i-ko hoalauna: y_, ke; no one}. E like me ka hopena, ua loaʻa i kekahi mea no one hoʻonāukiukiʻana mai o renumbering iho hāpana.

Hoʻoholo 'ana o ka helu ke k o nā hoa

hapa hoa hana i ka wa a ke k = 1 ka hiki ana o ka haawi ana i ka erroneous Mea Maluna,ʻaʻole wale nō ma luna o nā mea-hoʻomehana honua, akā, no hoi no na papa i mea kokoke.

Inā mākou e lawe ke Kalapu = m, ka algorithm e e like ka pilina paʻa, a e lālā i loko o kekahi mau waiwai. Ia mea ke kumu pono mea nui e pale loa indices ke Kalapu.

I ka mea, e like me ka mea e pono ai 'inideka ke k hoʻohana ana ka hāʻuleʻana i ka mana hoʻomalu.

loiloi hoʻomehana honua

Na mea o ke ao, ua pili kēia kaiʻewaʻewa, akā, i waena o lākou aia no kekahi poe i na ano o ka papa, a ua haawi ia ia e like me ka hae. At koke o ke kumuhana a hiki i ka maikaʻi kumu hoʻohālike o kona kiʻekiʻe pahiki o ka i pili i kēia papa.

Pehea rezultativen hana o alalo hoalauna? An kumu hiki ke ike ma ka muli o kaʻike ākea, a non-informative waeʻano o ka mea. Ua Ua ea anuanu 'ia o ka mea' ē aʻe 'elele o keia papa. I ka wa e lawe aʻe iā lākou, mai ka Mea Maluna o ka mea hōʻikeʻikeʻuʻuku i ka mea e like ai,ʻaʻole e ae aku.

E kiʻi i loko o kekahi o kekahi helu o nā Eia kekahi laʻana e walaʻau moku hoʻi iaʻu i ka mea "ma ka honua" o ka papa. Wehe kūpono kou maikaʻi hopena ma luna o ka mea e like ai o ka Mea Maluna.

Inā ka hāpana ia, mai ka uninformative, a hoʻopau halulu mea, e hiki ke helu i kekahi mau maikaʻi i nā hualoaʻa ma ka ia manawa.

Ka mua interpolation papa hana o ka mea kokoke hoalauna Mea Maluna e leie aku, e hoʻoikaika 'i ka quality, emi ka nui o ka waihonakala aeaiiua, emi i ka manawa o ka Mea Maluna, a ua hoolilo ia ma ka wae ana o ka mea e hiki mai ana hae.

Ka hoʻohana aʻoi loa-nui Eia kekahi laʻana

hapa hoa iaoia ua ma muli o ka mea maoli waho pūnaewele o ka hoʻonaʻauao mea. E ho okumu i nui nui-me ka unahiʻole Eia kekahi laʻana ka hoʻohana 'ana i ka oaoieei-pilikia. Ke AIM 'aʻole pono e hoola i ka nui ka nui o ka' ike, akā, i loko o ka palena iki nui o ka manawa, e i manawa e imi i kekahi mea u make ke Kalapu i waena o nā hoalauna hoʻopuniʻana.

E Makuakane me keia i ka hanaia, nā kiʻina hana i hoʻohana:

• thinned hāpana i kekahi hookuuia pili-ʻikepili mea;
• ka hoʻokō 'ana kūikawāʻikepili' ole a me nā loina no ka manawa, huli ana i na mau hoalauna kokoke.

Na rula o ke koho ki ina hana like

Ka luna Mea Maluna Ua noʻonoʻo pono. Hapa hoa iaoia ua hoʻohana 'ia i loko o ka hoʻoponopono mea hiki pilikia, a uaʻikeʻia ma mua o ka mamao papa \ rho (m, m'). Ma ka hōʻike no nā mea laulā vectors hoʻohana i ka Euclidean metric. Kēia i waeʻiaʻAʻohe kūikawā hoaponoia, akā, komo ai i ke ana o nā mea a pau me na hoailona "i loko o ka ia me ka unahiʻole." Inā 'aʻole ia i kēia ololi i loko o ka mea, a laila ka metric e predominate hiʻona ka lani kiekie loa laulā nā loina.

Inā he mea he paa ka nui o nā hiʻona, helu ana i ka mamao like me ka huina o na deviations ma ho'ākāka symptoms ikeia mea pilikia Ana.

Ma kiʻekiʻe dimensional ua lōʻihi ke kaawale mai kekahi i kekahi, e nā mea. Ultimately, kekahi hāpana e e pili ana i ka mea i aʻo ia ho hoalauna. wae i ka uuku o informative hiʻona e hoʻopau i kēia pilikia. Algorithms no ka helu ana koho kūkulu ma ke kumu o kekahi e puhi ia ana o na hoailona, a no kela a me keia kanaka i kūkulu i ko lakou kuleana pili i koke.

ka hopena

Makemakika hoʻomaulia pinepine Komo i ka hoʻohana 'ana o kekahiʻano o nā' ana i kūpono i i kā lākou mau kiʻiona ano, pono a me keakea. Nānā akula au i hapa hoa iaoia hiki ke hoʻoponopono loa i ka pilikia nui, ma muli o ia i ke 'ano o ka makemakika mea. Ka mana manaʻo, ma muli o ka ua kālailai iaoiaeii ua ke 'Imi hoʻohana' ia i loko oʻimi hoʻopunipuni akamai.

Ma ke akamai nenoai ia mea e pono ai,ʻaʻole pono e classify mea, akā, i hōʻike i ka mea hoʻohana i wehewehe ana o ka Mea Maluna ma ka nīnau. Ma keia hana, he wehewehe ana keia kŰia hoʻohikiʻia ma ka pili ana i ka mea o kekahi mau papa e like me kona wahi e pili ana i ka hāpana i hoʻohana. Loio i hana hoʻomalu, kanaka hulihonua, kauka, lawe keia "precedent" kūpili 'Imi hana ia i loko o kā lākou noiʻi.

I mea e e ua kālailai iaoia i ka loa ike loea, efficient, e haawi ana i ka makemake hualoaʻa, e pono e lawe i ka palena iki huahelu ke k, ana i loaʻa nā ea puka i waena o ka ua kālailai mea. Ia mea ke kumu o ka pono o ka hae a me ke koho ano, e like me ka kaʻoi loa metrics.