SlideShare a Scribd company logo

Prml 4.1.2

1 of 6
Download to read offline
PRML 4.1 識別関数(判別関数)
 ●   4.1.2 多クラス


                  @urapon_1

                       2012/8/5
やること
●   K=2クラスの線形識別をK>2クラスへ拡張する
●   識別の手法と問題点の紹介
多クラスの分類法と問題点(1)
●   1対他分類器
    ある特定のクラスに入る点と、そのクラスに入らない点を分類する
    2クラス分類器をK-1個利用する。


                                         ※左図のようにあいまいな領域が
                        ?? ?               出来てしまう場合がある



         R1                      R2

    C1                  R3
                                          C2
              not C 1          not C 2
多クラスの分類法と問題点(2)
●   1対1分類器
     Ci に属するか C j に属するかを分類。
     K(K-1)/2個の2クラス分類器を利用する。



                     同様に、あいまいな領域が発生するときがある
                     (p.181 図4.2 右側)
単独のKクラス識別
●   K個の線形関数で構成される単独のKクラス識別
                                   T
                  y k (x )=w x +w k0
                                   k




    y k ( x )> y j ( x )   ならば、点   x   はクラス C k に割り当てられる

     ( j≠k )
決定境界の特徴
              Rk 内部の点 x A , x B     を結ぶ直線上の点は

       Rj          x =λ x A +(1−λ) x B
                   ̂                         と表せる

Ri                                          (0≤λ≤1)


      Rk
             xB

 xA
       x
       ̂             x
                     ̂   も領域   Rk に属し、下式が成立
              y k ( x )=λ y k ( x A )+(1−λ) y k ( x B )
                    ̂

Recommended

04.第四章用Matlab求偏导数
04.第四章用Matlab求偏导数04.第四章用Matlab求偏导数
04.第四章用Matlab求偏导数Xin Zheng
 
線形識別モデル
線形識別モデル線形識別モデル
線形識別モデル貴之 八木
 
20211115 jsai international_symposia_slide
20211115 jsai international_symposia_slide20211115 jsai international_symposia_slide
20211115 jsai international_symposia_slideSatoshi Kawamoto
 
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1
第5章 マルコフ連鎖モンテカルロ法 1Satoshi Kawamoto
 

More Related Content

More from Satoshi Kawamoto

マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)Satoshi Kawamoto
 
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)Satoshi Kawamoto
 
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)Satoshi Kawamoto
 
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)Satoshi Kawamoto
 

More from Satoshi Kawamoto (14)

マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その2)
 
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第3章その1)
 
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
マンガでわかるベイズ統計学第二章実装Tips(C#)
 
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
マンガで分かるベイズ統計学勉強会(第1章+α)
 
統計検定3級 5
統計検定3級 5統計検定3級 5
統計検定3級 5
 
統計検定3級 4
統計検定3級 4統計検定3級 4
統計検定3級 4
 
統計検定3級 3
統計検定3級 3統計検定3級 3
統計検定3級 3
 
統計検定3級 2
統計検定3級 2統計検定3級 2
統計検定3級 2
 
統計検定3級 1
統計検定3級 1統計検定3級 1
統計検定3級 1
 
Prml7 7.1
Prml7 7.1Prml7 7.1
Prml7 7.1
 
Prml 4.3.6
Prml 4.3.6Prml 4.3.6
Prml 4.3.6
 
Prml 4.3.5
Prml 4.3.5Prml 4.3.5
Prml 4.3.5
 
Prml 4.1.1
Prml 4.1.1Prml 4.1.1
Prml 4.1.1
 
Prml 4
Prml 4Prml 4
Prml 4
 

Recently uploaded

解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHubK Kinzal
 
COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)Kanta Sasaki
 
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdfAyachika Kitazaki
 
20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf
20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf
20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdfAyachika Kitazaki
 
20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin
20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin
20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishinMakoto Mori
 
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみんscikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみんtoshinori622
 
00001_test_automation_portfolio_20240227
00001_test_automation_portfolio_2024022700001_test_automation_portfolio_20240227
00001_test_automation_portfolio_20240227ssuserf8ea02
 
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdfHarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdfMatsushita Laboratory
 

Recently uploaded (9)

解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
解説: Token Extensions - Solana Developer Hub Online #SolDevHub
 
COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
COPY FROMで異常データをスキップできるようになった話(第45回 PostgreSQLアンカンファレンス@オンライン 発表資料)
 
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
オリジナルNFTを発行するブロックチェーン開発ハンズオン(NFTの発行に必要なツールから実装まで)
 
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
20240222_Neko_IoTLT_vol9_kitazaki_v1.pdf
 
20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf
20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf
20240227_IoTLT_vol108____kitazaki_v1.pdf
 
20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin
20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin
20240227 完全に理解した LT 「mise いいよ mise」 / morishin
 
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみんscikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
scikit-learn以外の分類器でpipelineを作ってみた! いずみん
 
00001_test_automation_portfolio_20240227
00001_test_automation_portfolio_2024022700001_test_automation_portfolio_20240227
00001_test_automation_portfolio_20240227
 
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdfHarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
HarukiShinkawa_果樹農家が期待する行動への変容を促す仕掛け設計のための収穫作業体験者の行動観察とモデル化_仕掛学2024.pdf
 

Prml 4.1.2

  • 1. PRML 4.1 識別関数(判別関数) ● 4.1.2 多クラス @urapon_1 2012/8/5
  • 2. やること ● K=2クラスの線形識別をK>2クラスへ拡張する ● 識別の手法と問題点の紹介
  • 3. 多クラスの分類法と問題点(1) ● 1対他分類器 ある特定のクラスに入る点と、そのクラスに入らない点を分類する 2クラス分類器をK-1個利用する。 ※左図のようにあいまいな領域が ?? ?   出来てしまう場合がある R1 R2 C1 R3 C2 not C 1 not C 2
  • 4. 多クラスの分類法と問題点(2) ● 1対1分類器 Ci に属するか C j に属するかを分類。 K(K-1)/2個の2クラス分類器を利用する。 同様に、あいまいな領域が発生するときがある (p.181 図4.2 右側)
  • 5. 単独のKクラス識別 ● K個の線形関数で構成される単独のKクラス識別 T y k (x )=w x +w k0 k y k ( x )> y j ( x ) ならば、点 x はクラス C k に割り当てられる ( j≠k )
  • 6. 決定境界の特徴 Rk 内部の点 x A , x B を結ぶ直線上の点は Rj x =λ x A +(1−λ) x B ̂ と表せる Ri (0≤λ≤1) Rk xB xA x ̂ x ̂ も領域 Rk に属し、下式が成立 y k ( x )=λ y k ( x A )+(1−λ) y k ( x B ) ̂