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各クラスを代表する点であるプロトタイプを逐次学習する方法.LVQ1〜LVQ3の方法がある.
時刻\(t\)を,各クラス \(c\) を代表するプロトタイプを \(m_c^{(t)}\) とする.
時刻 \(t=0\) で適当に初期化し,時刻 \(t\) でサンプル \(x^{(t)}\) が与えられるごとに次のように更新するのがLVQ1:
- \(x^{(t)}\) と \(m_j^{(t)}\) が同じクラスの場合:
\(m_j^{(t+1)}\leftarrow m_j^{(t)}+\alpha(x^{(t)}-m_j^{(t)})\)
- \(x^{(t)}\) と \(m_j^{(t)}\) が違うクラスの場合:
\(m_j^{(t+1)}\leftarrow m_j^{(t)}-\alpha(x^{(t)}-m_j^{(t)})\)
ただし \(\alpha\) は学習係数.すなわち,同じクラスのプロトタイプは学習事例に近づけ,その他のプロトタイプは遠ざける.
-- しましま
関連項目†
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関連文献†