با دانلود مقاله در مورد روش های استخراج ویژگی و روش های خطی و غیر خطی دسته بندی در خدمت شما عزیزان هستیم.این مقاله روش های استخراج ویژگی و روش های خطی و غیر خطی دسته بندی را با فرمت word و قابل ویرایش و با قیمت بسیار مناسب برای شما قرار دادیم.جهت دانلود مقاله روش های استخراج ویژگی و روش های خطی و غیر خطی دسته بندی ادامه مطالب را بخوانید.

نام فایل:مقاله در مورد روش های استخراج ویژگی و روش های خطی و غیر خطی دسته بندی

فرمت فایل:word و قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل:17 صفحه

قسمتی از فایل:

 ) چکیده:

    در این تمرین روش های استخراج ویژگی و روش های خطی و غیر خطی دسته بندی را مورد مطالعه قرار می‌دهیم. در ابتدا روش های مختلف استخراج ویژگی که از آن جمله PCA، LDA، روش قاب بندی و چند روش دیگر هستند را و سپس برای ویژگی های استخراج شده از روش های دسته بندی خطی بیزین و SVM خطی و سپس روش های غیر‌خطی RBF ، MLP و همچنین SVM غیر‌خطی برای دسته بندی استفاده  شده‌ است. بسته به روش شناسایی بکار گرفته شده، معمولا ویژگی هاي متفاوتی از دنباله نقاط استخراج می شود. در اکثر روش هاي موجود استخراج ویژگی، ویژگی ها از روي مختصات نقاط نمونه برداري شده ورودي استخراج می شوند. از مجموعه ی ویژگی های استخراج شده معمولاً تعدادی مفید تر و موثرترند. ما برای تشخیص و انتخاب ویژگی های تاثیرگذارتر از یک الگوریتم ژنتیک استفاده کرده ایم. اما پس از استخراج و انتخاب ویژگی ها نوبت به دسته بندی می رسد. در ابتدا از چند دسته بند خطی استفاده کرده ایم. به راحتی می‌توان نشان داد که ناحیه‌های تصمیم‌گیری یک ماشین خطی محدودند و این محدودیت انعطاف‌پذیری و دقت دسته‌بند را کاهش می‌دهد. مسایل بسیاری وجود دارد که توابع جداساز خطی برای داشتن حداقل خطا در آنها کافی نیستند. علاوه بر این مرزهای تصمیم‌گیری که کلاسها را از یکدیگر تفکیک می‌کنند ممکن است همیشه خطی نباشند و پیچیدگی مرزها گاهی اوقات نیاز به استفاده از سطح‌های کاملاً غیر خطی را دارند. بنابراین در ادامه ی کار از چند دسته بند غیرخطی نیز استفاده نمودیم. در استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، شکل غیر خطی بودن از مجموعه‌ی آموزش فرا گرفته می‌شود. در روشهای RBF  و SVM غیرخطی مشکل اصلی انتخاب توابع هسته غیر خطی مناسب است.

2) مقدمه

      اولین الگوریتم دسته‌بندی در سال 1936 توسط Fisher ارایه شد و معیارهای آن برای بهینه بودن، کم کردن خطای دسته‌بندی کننده‌های الگو‌های آموزشی بود. بسیاری از استراتژی‌های موجود نیز از همین روش پیروی می‌کنند. در ساده‌ترین شکل ممکن، دسته بند‌های خطی می‌توانند دو دسته‌ی متفاوت را تفکیک کنند. با توجه به این موضوع مساله‌ای را جدایی‌پذیر خطی می‌نامند که با یک ابرصفحه بتوان محدوده‌ی تصمیم را به دو گروه تقسیم‌بندی کرد. در عمل می‌توان دسته بند‌های خطی‌ای را طراحی کرد که بیش از دو گروه را  از هم تفکیک کنند. این عمل را با تنظیم محدوده‌های تصمیم متعدد و آزمون‌های چندگانه بر اساس شرایط موجود می‌توان انجام داد. ما در این مساله یک دسته بندی با 26 کلاس را داریم.