Reconocimiento de patrones

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Analizar datos para descubrir las combinaciones de diferentes tipos de mediciones (características) que son distintivas de patrones específicos (clases). A veces se piensa como la identificación automática de figuras y formas. El problema básico es determinar las combinaciones de las características (discriminantes) que separan las diferentes clases. Los miembros de las clases generalmente implican distribuciones (a menudo gausianas) que se superponen de modo que las características individuales no permiten la separación efectiva. Cada característica se puede considerar como una dimensión y el problema se puede considerar como un mapeo desde un espacio multidimensional a un espacio más simple donde las clases están bien separadas (selección de características). Las técnicas incluyen discriminantes, factor, canónicos, componentes principales, agrupamiento,analisis de regresión (ver métodos individuales). Este es un problema de valor propio generalizado. A menudo se hace eliminando primero ese tipo de medidas que no son muy útiles para distinguir las clases y luego encontrar combinaciones de las mediciones restantes que permiten la separación óptima de las clases. La primera parte de este proceso implica reducir el número de dimensiones (eliminando los valores propios muy pequeños) y el último como rotación de coordinadas en el espacio de vectores propios ortogonales para construir superficies que separan las clases.