「クラス」を表す 4 つのバイナリ ベクトルがあるとします。
[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]
[0,1,1,1,1,1,1,1,1,0]
[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
浮動小数点値のベクトルをこれらの「クラス」の 1 つに分類するために使用できる方法は何ですか?
ほとんどの場合、基本的な丸めは機能します。
round([0.8,0,0,0,0.3,0,0.1,0,0,0]) = [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
しかし、どうすれば干渉を処理できますか?
round([0.8,0,0,0,0.6,0,0.1,0,0,0]) != [1 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
この 2 番目のケースは 1000000000 に適しているはずですが、明確な一致がないため、ソリューションを完全に失ってしまいました。
このタスクに MATLAB を使用したいと考えています。
各「クラス」でテスト ベクトルのSSD (差の二乗和)を見つけ、 SSD が最も少ないものを使用します。
コードは次のとおり0です。提供されたテスト ベクトルの末尾に a を追加しました。これは、クラスが 10 桁であるのに対し、9 桁しかないためです。
CLASSES = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1
0,1,1,1,1,1,1,1,1,0
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0];
TEST = [0.8,0,0,0,0.6,0,0.1,0,0,0];
% Find the difference between the TEST vector and each row in CLASSES
difference = bsxfun(@minus,CLASSES,TEST);
% Class differences
class_diff = sum(difference.^2,2);
% Store the row index of the vector with the minimum difference from TEST
[val CLASS_ID] = min(class_diff);
% Display
disp(CLASSES(CLASS_ID,:))
説明のために、difference次のように表示されます。
0.2 0 0 0 -0.6 0 -0.1 0 0 0
-0.8 0 0 0 -0.6 0 -0.1 0 0 1
-0.8 1 1 1 0.4 1 0.9 1 1 0
-0.8 1 0 0 -0.6 0 -0.1 0 0 0
また、各クラスの TEST からの距離は次のようになりclass_diffます。
0.41
2.01
7.61
2.01
そして明らかに、最初のものは違いが最も少ないため、最良の一致です。
これはジェイコブが行ったのと同じことですが、距離の尺度が4 つ異なるだけです。
%%
CLASSES = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1
0,1,1,1,1,1,1,1,1,0
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0];
TEST = [0.8,0,0,0,0.6,0,0.1,0,0,0];
%%
% sqrt( sum((x-y).^2) )
euclidean = sqrt( sum(bsxfun(@minus,CLASSES,TEST).^2, 2) );
% sum( |x-y| )
cityblock = sum(abs(bsxfun(@minus,CLASSES,TEST)), 2);
% 1 - dot(x,y)/(sqrt(dot(x,x))*sqrt(dot(y,y)))
cosine = 1 - ( CLASSES*TEST' ./ (norm(TEST)*sqrt(sum(CLASSES.^2,2))) );
% max( |x-y| )
chebychev = max( abs(bsxfun(@minus,CLASSES,TEST)), [], 2 );
dist = [euclidean cityblock cosine chebychev];
%%
[minDist classIdx] = min(dist);
好きなものを選んでください:)
単純なユークリッド距離アルゴリズムで十分です。ポイントまでの距離が最小のクラスが候補になります。