Не могу разобраться со статистической обработкой

@NNN7 · Регистрация: 05.09.2013

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте . Нужно написать программу распознавания 2-х объектов.
Я сначала ввожу атрибуты 1-го , потом 2-го объекта . Потом ввожу какой-то третий объект и программа должна сказать - какой это объект : 1-ый или 2-ой?

Но есть ещё такой момент , как статистическая обработка. Числовые значения атрибутов могут изменяться , что вызывает необходимость статистической обработки входной информации.

Вот кусочек теории :

Предположим, что статистическая обработка первого вида предполагает вычисление среднего арифметического значения числовой характеристики атрибута при его многократном предъявлении в режиме обучения. Как известно, среднее арифметическое S некоторых n величин а1, а2, ..., аn определяется выражением
(2)
S = (a1+a2+an)/n
Поэтому, если вычисляется среднее арифметическое Sai i-го атрибута, аi после его предъявления в (n + 1)-й раз, то из соотношения (2) несложно получить
(3)

Sai(n+1)=(nSai(n)+ai(n+1))/(n+1)
где Sai (k), k = n, n + 1, - среднее арифметическое i-го атрибута
после его k-го предъявления; аi(n + 1) - численное значение i-го атрибута в момент его (n + 1)-го предъявления.

Я не могу понять , как работает статичтическая обработка при определении объекта ?

Вообще , никак(

Может кто-то понимает -как это? Объсните , пожалуйста , "на пальцах" .

Заранее спасибо !

@VTsaregorodtsev · 07.09.2014, 21:37

Используйте явные стат.методы классификации с учителем (линейный дискриминант, байесовский классификатор, метод потенциальных функций,...).

Либо вручную конструируйте какую-то эмпирику. Например, относите подлежащий классификации вектор значений признаков к тому классу, в интервал значений признаков объектов которого попадает этот вектор. Или у признаков (внутри каждого класса) считать не интервалы - а средние и средние квадр.отклонения, и требовать не попадания в интервал между мин и макс значениями атрибута у класса, а в интервал "среднее плюс-минус 3сигмы".

@boberjajtsegolo · 30.09.2014, 00:20

Не совсем понял. Есть 2 объекта и нужно понять на какой из них похож третий, это ясно. Как Вы сравниваете третий с первым и со вторым(по какой формуле?) Что дальше? К первому присоединяется еще один объект и теперь имеем две группы одна из двух вторая из одного объекта теперь нужно определить на какую группу похож объект который нам предъявят? Так?

Один из самых простых критериев сравнения это корелляция, если третий объект больше кореллирует с первым то он на него и похож больше. Это простой классификатор.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Отчёт о затраченных материалах за определенный период с макетом печатной формы Maks 21.04.2026 Отчёт из решения ниже размещён в конфигурации КА2. Задача: разработка отчёта по затраченным материалам за определённый период, с возможностью вывода печатной формы отчёта с шапкой и подвалом. В. . .	Отчёт о спецтехнике находящейся в ремонте Maks 20.04.2026 Отчёт из решения ниже размещен в конфигурации КА2. Задача: отобразить спецтехнику, которая на данный момент находится в ремонте. Есть нетиповой документ "Заявка на ремонт спецтехники" который. . .	Памятка для бота и "визитка" для читателей "Semantic Universe Layer (Слой семантической вселенной)" Hrethgir 19.04.2026 Сгенерировано для краткого описания по случаю сборки и компиляции скелета серверного приложения. И пусть после этого скажут, что статьи сгенерированные AI - туфта и не интересно. И это не реклама -. . .	Запрет удаления строк ТЧ документа при определённом условии Maks 19.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа "Аккумуляторы", разработанного в конфигурации КА2. У данного документа есть ТЧ, в которой в зависимости от прав доступа. . .
Модель заражения группы наркоманов alhaos 17.04.2026 Условия задачи сформулированы тут Суть: - Группа наркоманов из 10 человек. - Только один инфицирован ВИЧ. - Колются одной иглой. - Колются раз в день. - Колются последовательно через. . .	Мысли в слух. Про "навсегда". kumehtar 16.04.2026 Подумалось тут, что наверное очень глупо использовать во всяких своих установках понятие "навсегда". Это очень сильное понятие, и я только начинаю понимать край его смысла, не смотря на то что давно. . .	My Business CRM MaGz GoLd 16.04.2026 Всем привет, недавно возникла потребность создать CRM, для личных нужд. Собственно программа предоставляет из себя базу данных клиентов, в которой можно фиксировать звонки, стадии сделки, а также. . .	Знаешь почему 90% людей редко бывают счастливыми? kumehtar 14.04.2026 Потому что они ждут. Ждут выходных, ждут отпуска, ждут удачного момента. . . а удачный момент так и не приходит.

@NNN7 9 / 9 / 10 Регистрация: 05.09.2013 Сообщений: 502

	Не могу разобраться со статистической обработкой 07.09.2014, 14:28. Показов 492. Ответов 2 Метки нет (Все метки) Здравствуйте . Нужно написать программу распознавания 2-х объектов. Я сначала ввожу атрибуты 1-го , потом 2-го объекта . Потом ввожу какой-то третий объект и программа должна сказать - какой это объект : 1-ый или 2-ой? Но есть ещё такой момент , как статистическая обработка. Числовые значения атрибутов могут изменяться , что вызывает необходимость статистической обработки входной информации. Вот кусочек теории : Предположим, что статистическая обработка первого вида предполагает вычисление среднего арифметического значения числовой характеристики атрибута при его многократном предъявлении в режиме обучения. Как известно, среднее арифметическое S некоторых n величин а1, а2, ..., аn определяется выражением (2) S = (a1+a2+an)/n Поэтому, если вычисляется среднее арифметическое Sai i-го атрибута, аi после его предъявления в (n + 1)-й раз, то из соотношения (2) несложно получить (3) Sai(n+1)=(nSai(n)+ai(n+1))/(n+1) где Sai (k), k = n, n + 1, - среднее арифметическое i-го атрибута после его k-го предъявления; аi(n + 1) - численное значение i-го атрибута в момент его (n + 1)-го предъявления. Я не могу понять , как работает статичтическая обработка при определении объекта ? Вообще , никак( Может кто-то понимает -как это? Объсните , пожалуйста , "на пальцах" . Заранее спасибо ! 0

@VTsaregorodtsev 2744 / 1670 / 269 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,426
	07.09.2014, 21:37
	Используйте явные стат.методы классификации с учителем (линейный дискриминант, байесовский классификатор, метод потенциальных функций,...). Либо вручную конструируйте какую-то эмпирику. Например, относите подлежащий классификации вектор значений признаков к тому классу, в интервал значений признаков объектов которого попадает этот вектор. Или у признаков (внутри каждого класса) считать не интервалы - а средние и средние квадр.отклонения, и требовать не попадания в интервал между мин и макс значениями атрибута у класса, а в интервал "среднее плюс-минус 3сигмы". 0

@boberjajtsegolo 35 / 35 / 4 Регистрация: 28.11.2012 Сообщений: 164
	30.09.2014, 00:20
	Не совсем понял. Есть 2 объекта и нужно понять на какой из них похож третий, это ясно. Как Вы сравниваете третий с первым и со вторым(по какой формуле?) Что дальше? К первому присоединяется еще один объект и теперь имеем две группы одна из двух вторая из одного объекта теперь нужно определить на какую группу похож объект который нам предъявят? Так? Один из самых простых критериев сравнения это корелляция, если третий объект больше кореллирует с первым то он на него и похож больше. Это простой классификатор. 0

Опции темы