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わかりやすいパターン認識_2章
- 12. 12
線形識別関数
最近傍決定則と線形識別関数
g(x) = w0 +
dX
j=1
wjxj
g(x) = w0 + wt
x
g(x) = Wt
X
w0, w1, ..., wd重み係数
ベクトルで表現
d+1次元の拡張(特徴・重み)ベクトルを使用
w = (w1, ..., wd)t
x = (x1, ..., xd)t
W = (w0, w)t
X = (x0, x)t
(3a)
(3b)
(3c)
- 13. 13
線形識別関数
最近傍決定則と線形識別関数
gi(x) = wi0 +
dX
i=1
wijxj
= wi0 + wt
ix
= Wt
iX
クラス !i の線形識別関数を gi(x) とすると
wi = (wi1, ..., wid)t
Wi = (wi0, wi1, ..., wid)t
(4a)
(4b)
(4c)
式(4b)を !i0 =
1
2
kpk2
wi = p, と置き換えると式(1)となる