Vkiad

Класобучениемсификация	(взятоссайта,гдеклассифицировалипиксели
– этонезабудьтезаменитьначто	-тонейтральноеповкусу/ )
Дляпроведенияклассификацииобучениемсуществуетещёбольшеалгоритмов.	Кпримеру:

•методом минимальногорасстояния;

•метолинейногодомискриминантногоанализа;

•методоммаксимальнправдоп; огодобия

• методомспектрально

-простркласн;сификациитвенной

•методомспек р;альнойреляции

•методомсравнения« фильтра».

Мынебуздесьрассматривать			сущностьвсехпредлагаемыхметодов		– отличаютсяонив
основномтем,какрассчитываетсяяркостнмеждуоянекущимпикселомэталонными
яркостямидлякласс.Заме,чльковвыбортимметзависвойствдаитнмков
особенностейизобразившихся		нанихобъектов.Наиболеечастопримметодыняются
минимальногорасстояния		и максимальнправдоподобияго		.
Припроведенииклассификацииобучениработапроходитвнесколькомэтапов.
1На.первом	– определяетсянаборобъектов		,которыйпредполагаетсявыдел		итьпоснимкам.
2На.второмэтапепроисходит«		обучение»,тоестьзаднаяркостютсяборыпиксейлов
(эталонныеобучающиевыборки),типичныедлятехобъ,которыемыктхотимпоказатьв.
Желательнопроверить,наскоразличимыярпико,кстиселовоторыемы					задвкачествели
эталонов – дляэтогосуществуетспециальнаяпроцедура.
3Следующий. этап	– этос бственно		классификация,вовремякотомпьютеррой
просматриваяркостныхаракткаждогопикселатриповсемзональнымтикиснимка
определяет,ккакомуиз		заданныхэтаклассовонотноситсяных.

J96.

J97.

J98.

J99.

K100.

K101.

М3 и М4 для К102:

K102.

K103.

K104. Общая схема и условия применения алгоритма L-средних(см 103) ^^^

K105.

K106.

K107.

K108.

K109.

L110.

Номинальные - этоописательныепризнаки,покоторымнельзяранжироватьданные.

Номинальные признакипредскат,егавленыдлякориямипторабсолютыхядокневаже. но
Длянихнеопреникакойделенругойспособсравнения,кроме		какнабуквальное
несовпадение/ .
Примерыноминальныхпеременных:
• Национально:англичанин,белорус,немец,русский,японецтьпр.
• Родзанятий:служ,вр,военныйащийч,учт.д.тель
• Профильобразования:гуманитарное,техническое,медицинское,ю		ридическоет..
Ординальные(порядковые)	- этпризнакиео,покотможранжироватьрым,упорядочивать
данные.На,пользуясьримэкспертовоценками,можранжирработниковпмастерствувать.
Количестотдельныеыминазыприз,ваютзначенияакикото		рыхотличаютсядругдругапо
величине,выраженнойчислом.Например,возрастчел,д предприятиявекаход..

L111.

Таблицейсопряженностиназываетсяпрямоугольнтаблица,пострк укторойкамзываются категорииодногопризнака, столбцам - категориидруг.Каждыйбъектсовокупности попвкадаеткую -ликлетокбозэ ойаблицывсоостемветствии,какуюкатегориюон попкаждомуадаетиздвухпризна.Такимобразом,в овлеткахтаблстоятчисла,цы

предстсобойчавляющиеовместнтоты ойвстречаемостикатегорийдвухпризнаков.В зависимостиотхараспределенктераэтихч внутаблицыотможносудитьятом, существуетлисвязьмеждупризнаками.

Таблицысопряженности	— эток мспособпреактныйдставленияанных,измеренных
так называемыхнечисловых« »но(	минальныхилиординальных)ш,калахотп рыйзволяет

использовстатисмедлятаодыическиенализатьзависимостисопряженности( )между номинальныпризнака,такжестрзависимостейитьделимеждуданнымипризнаками.