Метод опорних векторів

Метод опорних векторів (Support Vector Machine – SVM) відноситься до групи граничних методів. Вона визначає класи за допомогою границь областей.

За допомогою даного методу розв'язуються задачі бінарної класифікації.

У основі методу лежить поняття площини рішень.

Площина (plane) рішення розділяє об'єкти з різною класовою приналежністю.

На рис.10.1 наведений приклад, в якому беруть участь об'єкти двох типів. Розділяюча лінія задає межу, праворуч від якого, – всі об'єкти типу brown (коричневий), а зліва –типу yellow (жовтий). Новий об'єкт, що потрапляє направо, класифікується як об'єкт класу brown або – як об'єкт класу yellow, якщо він розташувався ліворуч від розділяючої прямої. В цьому випадку кожен об'єкт характеризується двома вимірами.

Рис. 10.1. Розділення класів прямою лінією

Мета методу опорних векторів – знайти площину, що розділяє дві множини об'єктів; така площина показана на рис. 10.2. На цьому рисунку множина зразків поділена на два класи: жовті об'єкти належать класу А, коричневі – класу В.

Рис. 10.2. До визначення опорних векторів

Метод відшукує зразки, що знаходяться на межах між двома класами, тобто опорні вектора; вони зображені на рис. 10.3.

Рис. 10.3. Опорні вектори

Опорними векторами називаються об'єкти множини, що лежать на межах областей.

Класифікація вважається доброю, якщо область між межами порожня.

На рис. 10.3.показано п'ять векторів, які є опорними для даної множини.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Отосклероз.	\|	Лінійний SVM

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.003 сек.