Самообучающиеся интеллектуальные системы
Среди указанной группы методов классификации и распознавания наиболее интересным и гибким представляется метод опорных векторов (МОВ).
Метод опорных векторов (МОВ) – это метод первоначальной классификации, который решает данную задачу путем построения гиперплоскостей в многомерном пространстве, разделяющих группы наблюдений, принадлежащих к разным классам. На рис. 3 проиллюстрирована основная идея МОВ. В левой части схемы представлены исходные объекты, которые далее преобразуются (перемещаются, сдвигаются) в пространстве признаков при помощи специального класса математических функций, называемых ядрами. Этот процесс перемещения называют еще преобразованием, или перегруппировкой объектов. Новый набор преобразованных объектов (в правой части схемы) уже линейно разделим. Таким образом, вместо построения сложной кривой (как показано в левой части схемы) требуется лишь провести оптимальную прямую, которая разделит объекты разных типов. Затем метод отыскивает объекты, находящиеся на границах между двумя классами, которые называются опорными векторами, и использует их для принятия решений о принадлежности к тому или иному классу новых объектов, предъявляемых для распознавания.
Рис. 3. Основная идея метода опорных векторов