外部記憶装置

最近傍決定則(nearest neighbor rule)でパターン認識

• kenji
• 18:53
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• カテゴリー:Diary

以前、仕事先の人に「機械学習で良い本無いですか？」と聞くと「わかりやすいパターン認識って本が良いよ」と言うことでわかりやすいパターン認識と言う本を教えてもらった。

ちょっと最初の方だけ読んでみて、確かにわかりやすくアホな俺にもできそうだったので本の最初に載っている最近傍決定則を実装してみる。
この方法はめっちゃかんたんでサンプルをベクトル空間上の点として表し、入力のベクトルとのユークリッド距離を求め、その中で一番近いサンプルを答えとする。
今回は5x5の25マスに数字を書き、その数字を当てるというプログラムになる。
よって数字の求め方は25マスの点の有る無しを25次元空間上の点として、ユークリッド距離で一番近い点を答えとする。

実行結果は以下の通り。マス目をクリックすると黒と白が入れ替わる。
サンプルとの距離に閾値を設定し、それ以上離れると該当無しと判断した。

うむ、良い感じに認識できてる。
パターン認識おもしろー。

マス目をもっと増やして学習データももっと増やして手書き認識だ!と言う進み方もあるが、次はパーセプトロンやってみるか。