پروژه پاورپوینت الگوریتم های طبقه بندی

فهرست پروژه:

روشهای طبقه بندی نظارت شده:

مراحل طبقه بندی کوتاهترین فاصله:

مرحله دوم:

روش کوتاهترین فاصله:

ضعف طبقه بندی کوتاهترین فاصله:

الگوریتم طبقه بندی بیشترین شباهت:

طبقه بندی روشهای غیرپارامتریک و نظارت شده :

طبقه بندی جعبه ای:

برچسب دهی پیکسل ها:

طبقه بندی جعبه ای:

طبقه بندی جعبه ای:

طبقه بندی نزدیکترین همسایه:

طبقه بندی نزدیکترین همسایه:
شامل 4 مرحله است

ویژگی طبقه بندی نزدیکترین همسایه:

روش کار طبقه بندی نزدیکترین همسایه با استفاده از فواصل وزن دار:

طبقه بندی نظارت شده:

روش k means clustering :

الگوریتم روش single linkeage clustering:

مثال:
5 پیکسل وجود دارند که طبق جدول فواصل انها به شکل زیر است:

ارزیابی نتایج طبقه بندی:

مراحل ارزیابی نتیجه مقایسه کلاس پیکسل های نمونه معلوم با نتایج طبقه بندی:

مرحله اول:انتخاب روش نمونه برداری

مرحله دوم:تعیین تعداد نمونه ها

مرحله سوم:انتخاب واحد نمونه برداری

مرحله چهارم:انجام نمونه برداری

نمونه برداری تصادفی دسته بندی شده و نمونه برداری سیستماتیک

ماتریس خطاerror matrix :

ماتریس خطا error matrix

ضریب کاپا kappa coefficient  :

ضریب کاپا kappa coefficient  :

دقت تولید کننده و دقت کاربر:

خطاهایommission,commission: