Классификатор ближайшего центроида - Википедия - Nearest centroid classifier

Классификация Роккио

В машинное обучение, а классификатор ближайшего центроида или же ближайший прототип классификатора это модель классификации который присваивает наблюдениям метку класса обучающих выборок, чьи иметь в виду (центроид ) наиболее близка к наблюдению.

Применительно к классификация текста с помощью tf * idf векторов для представления документов, ближайший классификатор центроидов известен как Классификатор Роккио из-за его сходства с Алгоритм Роккио за обратная связь по релевантности.^[1]

Расширенная версия классификатора ближайшего центроида нашла применение в медицине, в частности, для классификации опухоли.^[2]

Алгоритм

• Процедура обучения: даны размеченные обучающие выборки ${ displaystyle textstyle {({ vec {x}} _ {1}, y_ {1}), dots, ({ vec {x}} _ {n}, y_ {n}) }}$ с метками класса ${ displaystyle y_ {i} in mathbf {Y}}$, вычислить центроиды для каждого класса ${ displaystyle textstyle { vec { mu _ {l}}} = { frac {1} {| C_ {l} |}} { underset {i in C_ {l}} { sum}} { vec {x}} _ {i}}$ куда ${ displaystyle C_ {l}}$ - набор индексов выборок, принадлежащих к классу ${ displaystyle l in mathbf {Y}}$.
• Функция прогноза: класс, присвоенный наблюдению. ${ displaystyle { vec {x}}}$ является ${ displaystyle { hat {y}} = { arg min} _ {l in mathbf {Y}} | { vec { mu}} _ {l} - { vec {x}} |}$.

Смотрите также

• Гипотеза кластера
• k-средства кластеризации
• kалгоритм ближайшего соседа
• Линейный дискриминантный анализ

Рекомендации