第1章 パターン認識とは 1.1 パターン認識系の構成 1.2 特徴ベクトルと特徴空間 [1] 特徴ベクトル [2] 特徴ベクトルの多様性 1.3 プロトタイプと最近傍決定則 [1] プロトタイプ [2] 特徴空間の分割
わかりやすいパターン認識
第1章 パターン認識とは 1.1 パターン認識系の構成 1.2 特徴ベクトルと特徴空間 [1] 特徴ベクトル [2] 特徴ベクトルの多様性 1.3 プロトタイプと最近傍決定則 [1] プロトタイプ [2] 特徴空間の分割
基本のNearestNeighbors法(NN法)でパターン認識 - きしだのHatena
とりあえず、パターン認識の一番の基本になるNearestNeighbors法(NN法)でやってみます。 NN法は、判定するデータが、学習に使ったデータのうちの一番近いものに分類する方法です。 自分の字で学習させて自分の字を判定させるなら、これでいいかも、とか思う。 前処理として画像処理してやると、結構いい感じになりそうです。けど、今回は画像処理はあとまわしです。 とりあえず、学習器のインタフェースを用意します。learnメソッドで学習させて、trialメソッドで判定 //LearningMachine.java public interface LearningMachine { //学習 void learn(int cls, double[] data); //評価 int trial(double[] data); } で、NN法を実装させるとこんな感じ。 //NearestNeig
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