Hyperright Quader

Hyperright Quader (nicht zu verwechseln mit Hyperwürfel) Position bestimmte charakteristische Vektoren in einem n-dimensionalen Raum und teilen diese Werte ermittelt, bevor ausgebildeten Klassen zu. Normalerweise ist dies über einen n-dimensionalen Voronoi Diagramm.

Ein Merkmalsvektor oder auch eine Probe, ist ein einfacher Vektor, welche Merkmale von Daten enthält bestimmt, zum Beispiel aus einer Schraube der Länge, Dicke, Art der Faden, etc.

Beispiele:

1. Die charakteristischen Vektor enthält 2 Werte: Farbe rot (0 255) und Blau (0 255). Durch die minimalen und maximalen Werte kann man schon sehen, in welchem ​​Bereich Kombinationen zu lügen zu können. Dann bietet eine Voronoi-Diagramm und gibt den einzelnen Zellen der Werte als "Eigentum" oder "schlecht". Die x-Achse ist die Farbe Rot, die y-Achse Farbe blau. Wenn man nun eine Kombination der Werte kann man eindeutig feststellen, ob dieses "Eigentum" oder "schlecht" ist. Eine Verlängerung könnte zu bestimmen, ob die Kombination eines roten, lila ein oder blau darstellt.
2. Man führt sich selbst eine Art Box für Schrauben. Sortiert nach Dicke und Länge der Schrauben werden dabei in die einzelnen Fächer sortiert. X-Achse ist dabei die Dicke und die y-Achse ist dann die Länge. Die charakteristischen Vektor enthält somit die Eigenschaften Dicke und Länge. Mit den entsprechenden Daten können so in die kleine Box eine Schraube kommt bestimmt werden. In diesem Beispiel wird ein hyperright Quader 2 mit einem Rmigen Voronoi-Diagramm wäre eindimensional.

Das ganze kann, da eine beliebige Anzahl von Eigenschaften erweitert werden.

Man kann erreichen, mit Fuzzysystemen und neuronale Netze gleich. Eine tabellarische Auflistung der Vor-und / oder Nachteile wäre wünschenswert. Von hyperright Quadern auch Fuzzyregeln abgeleitet werden kann, wobei diese sind jedoch nicht so gut geeignet, um eine hyperright Quader repräsentieren. Hyperright Quader können über gefaltet werden, um auch zu verallgemeinern. Dies ist durch die Verwendung, wenn man viele Proben zu klassifizieren mochte. Zusätzlich ein faltet 2 in jedem Fall oder mehr hyperright Quadern und versucht zunächst, mit diesem die Probe zu klassifizieren.

Siehe auch:

• Unscharf
• Künstliche Intelligenz
• Neuronale Netze
• Klassifikator
• NGE Theorie (Nested Generalized Kopie)

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