Lec8 - School of Computer Science and Technology University...

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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory School of Computer Science and Technology University of Science and Technology of China Pattern Recognition Lecture 8 Nonmetric Methods
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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory 主要内容 非度量方法简介 判定树 CART 其他树方法 串的识别和文法方法
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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory 非度量方法简介 非度量方法的必要性: 实例描述数据是离散的,其中没有任何相似性 的概念,甚至没有次序的关系。这种分类问题 需要用到“语义数据”,或者“标称数据”或 “名义数据”,也就是非度量方法表示。例如: 用牙齿区分动物 用颜色区分花
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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory 非度量方法简介 非度量方法: “属性 d - 元组” ( 即有 d 个特征 ) 例子:用 { 颜色,纹理,味道,尺寸 } 描述一种水果的 情况,则某种水果的 4- 元组表达是 { 红色,有光泽, 甜,小 } 不等长语义属性的字符串 例子:一个 DNA 片断的缄基对“ AGCTTCAGATTCCA”
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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory 判定树 利用一系列的查询问答来判断和分类某模式是一 种自然而直观的做法,后一个问题的提法依赖于 前一个问题的回答。这种方式对非度量数据特别 有效,因为回答时只牵涉到二值或多值,并不涉 及距离测度概念。 有向判定树可以表示 判定树(简称“树”)的构造:树的首节点(根 节点)显示在最上端,下面顺序有向地和其他节 点通过链(分支)相连。循环上述的构造过程, 直到到达叶节点。
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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory 判定树 树分类的过程: 从根节点开始,首先对模式的某一属性的取值提问, 与根节点相连的不同分支对应这个属性的不同取值。 各分支必须是互斥的并且要覆盖整个概念空间 根据不同的回答,到达不同的后续子节点,在已经到 达的节点处做同样的分支判断。 继续这些过程,直到到达叶节点。每个叶节点都附有 一个相应的类别标记,测试样本就被标记为它到达的 叶节点的类别标记
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Nature Inspired Computation and Applications Laboratory 判定树 颜色? 尺寸? 味道? 尺寸? 尺寸? 形状? 西瓜 葡萄 苹果 葡萄 樱桃 柠檬 柚子 苹果 香蕉 level 0 level 1 level 2 level 3 绿色 红色 黄色 细长 自上而下的判别分 类,直至叶子节点
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