neuroproject.ru

[Игорь М.]

Привет всем.

Я хотел бы провести обучение с учителем(задача - классификация). На выходе - 6 классов, которые определяют степень схожести (0,0.2,0,4 ... 1) информационой модели(входной вектор представлен 8 параметрами) с моделью, взятой за образец для сравнивания.

Правил, которые бы разделяли отдельные классы, не существует, т. е. их нужно создать. Хотел бы узнать, какие методы существуют для разграничения классов, или, по крайней мере, где искать подобного рода информацию?

Буду очень благодарен за советы.

[Victor G. Tsaregorodtsev]

Постановка задачи неэффективна и будет приводить только к излишним сложностям. Возьмите просто задачу предсказания этой самой степени близости (то, что величина близости для эталонных ситуаций будет не непрерывна, а квантована - фигня).
Ну и решение - линейная или нелинейная (например, непараметрическая или нейросетевая) регрессии.

В исходной постановке задачи - опять же методы построения нелинейных разделяющих поверхностей (байес классический и наивный, непараметрика, нейросетевой многослойный персептрон, деревья решения,...).

Неочевидно утверждение о невозможности разделить отдельные классы - как это проверялось?

В общем, возможностей дофига - уточняйте и дополняйте задачу, а пока просто практически любой метод решения сюда ложится.
_________________
www.neuropro.ru - нейросети, анализ данных, прогнозирование