Формирование признакого пространства методом ортогонализации

Следующая систематическая процедура способна итеративно выделять наиболее значимые признаки, являющиеся линейными комбинациями входных переменных:

(подмножество входов является частным случаем линейной комбинации, т.е. формально можно найти лучшее решение, чем то, что доступно путем отбора наиболее значимых комбинаций входов).

Рис. 7.15.  Выбор наиболее значимых линейных комбинаций входных переменных

Для определения значимости каждой входной компоненты будем использовать каждый раз индивидуальную значимость этого входа:

.

Подсчитав индивидуальную значимость входов, находим направление в исходном входном пространстве, отвечающее наибольшей (нелинейной) чувствительности выходов к изменению входов. Это градиентное направление определит первый вектор весов, дающий первую компоненту пространства признаков:

Следующую компоненту будем искать аналогично первой, но уже в пространстве перпендикулярном выбранному направлению, для чего спроектируем все входные вектора в это пространство:

В этом пространстве можно опять подсчитать "градиент" предсказуемости, определив индивидуальную значимость спроектированных входов, и так далее. На каждом следующем этапе подсчитывается индивидуальная значимость

для проекции входов , что не требует повышения размерности box-counting анализа. Таким образом, описанная выше процедура позволяет формировать пространство признаков произвольной размерности - без потери точности.

Содержание раздела

---

---