Искусственный Интеллект |
Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь.
Вы здесь » Искусственный Интеллект » Макеты и реализации » Классификация без учителя
Материалы лежат здесь: http://www.sharemania.ru/0223207
там програмка + тестовые каталоги с картинками...
это старый макетик, который я пересобрал и буду развивать, если эта тема покажется интересной...
особенно впечатляет классификация Le_Croisic, где системка выделила картинки города, моря и два вырожденных класса.
в общем играйтесь, если хотите, я буду по ходу оформлять свои мысли по этому поводу...
идея очень простая:
1) Любая последовательность данных представима в виде классификационного дерева,
где можно упорядочить объекты по степени их "похожести";
2) Похожесть - редуцированная (согласно определенным правилам) до скаляра коллекция признаков;
3) Классификационное дерево является "функцией" входа, т.е. добавление или удаление объекта из последовательности
может приводить к перестроению дерева.
При запуске под WinХР выскакивает фатальное сообщение: "Приложение не было запущено, поскольку оно некорректно настроено. Повторная установка приложения может решить данную проблему".
При запуске под Win98 затребовало библиотеку msvcr80.dll. Скачал, запустилось, выбрал фолдер (выбирал разные). При нажатии на кнопку Make вылетает с фатальной ошибкой.
Framework не установлен. Может не хватает каких-то предустановок в реестре или библиотек С++?
Но у меня работает предыдущая сборка классификатора [v.001.001.2005.11.03] , она чем-то отличается?
Отредактировано Prosolver (2009-08-09 13:13:35)
Ну... не сказать, что особо впечатляет. Я вот попробовал дать такую задачу: http://animeculture.org.ua/anluheiq21/digits.rar - три класса цифр, по 3 цифры в классе (0, 1, 2) - и все они разделились на 2 класса (2,0,0,0) и (2,2,1,1,1). При попытке дать на вход только цифры 0 и 1 - классов получилось 3: (0,0,0), (1,1) и (1). При попытке дать только 1 и 2 - классы (1,1), (2,2,1) и (2). Если на входе только 0 и 2 - классы (2), (2), и (2,0,0,0).
C болтами вообще замечательно сработало, можно пользоваться. Про буквы кое-чего сообразила.
Фотографии кажется поделила на которые с водой и без. А остальное не понял 
Свои картинки попробовал, 2400 штук - выдало слишком много, взял 63 - как она их поделила не понял. Только в одном классе оказались девушка с кошкой и девушка с собакой. И в первом классе получились 2 очень похожих лица, хотя разного размера и наклона.
Могу лица выложить, картинки 150*200 с mamba.ru 25Mb
Все-таки такое нужно делать с учителем, пусть вначале сама разложит, потом вручную поправлять и пусть пытается догадаться что пользователь имел ввиду. А самостоятельно - наверно можно нарисовать такие картинки, что все их возможные классификациии будут верными, если она выберет одну значит не объективна.
она чем-то отличается?
нет, библиотеки не отличаются, но станут отличаться в процессе нашего общения...
программка написана под WinAPI32, у меня ХР со всеми сервиспаками...
первый раз сталкиваюсь с подобными проблемами...
Я вот попробовал дать такую задачу
в общем-то понятно, почему она так разделила, ваша одна двойка похожа на нолик,
а две других похожи на единички, на мой вкус, в этом даже эстетика есть...
вы же не можете сказать, что в таком разделении вообще "смысла" нет...
скорее всего, исходного "разнообразия" в ваших картинках было не так много,
поэтому она выделила под них только два класса...
посмотрю ваши тесты подробнее...
Отредактировано Egg (2009-08-09 17:26:32)
Свои картинки попробовал
картинки - это пока за пределами ее возможностей, на самом деле,
разделения на список недостаточно, нужно строить более ветвистое дерево,
или, скорее всего, сеть...
Все-таки такое нужно делать с учителем
это совсем разные задачи и совсем разные алгоритмы,
перед глазами - твоя картинка с гирьками
крайний уровень компромиса для меня - это выделение областей, которые юзер считает важными,
например лица на снимках или изгибов на буковках...
Еще бы, если там есть какая-то фильтрация несущественных деталей, отмечать на рисунке что именно полслужило признаком классификации. Например с фотографиями она тоже явно что-то поняла, а вот я не понял что именно.
вы же не можете сказать, что в таком разделении вообще "смысла" нет
Ну... На самом деле проблема в том, что я не знаю какую задачу алгоритм пытается решить - соответственно, мне очень сложно оценивать, насколько он успешен. Цифры я старался рисовать более-менее похожими (мышкой это не очень просто), разве что центрированы они несколько по-разному.
Ну... На самом деле проблема в том, что я не знаю какую задачу алгоритм пытается решить - соответственно, мне очень сложно оценивать, насколько он успешен. Цифры я старался рисовать более-менее похожими (мышкой это не очень просто), разве что центрированы они несколько по-разному.
лукавите... "я не знаю какую задачу алгоритм пытается решить" довольно сильно контрастирует с "я старался рисовать более-менее похожими"...
система (не знаю, что такое алгоритм) решает задачу разделения исходной коллекции изображений на классы похожестей.
Что такое "похожесть" вы, похоже, интуитивно знаете, раз смогли "рисовать более-менее похожими" и оценить работу системы как "не сказать, что особо впечатляет".
отмечать на рисунке что именно полслужило признаком классификации
одно из возможных движений системки - это выделение на самом изображении классов похожести...
потому, что (очевидно) изображение может включать разные классы, а не просто быть похоже на что-то в целом...
тогда это уже будет и классификация и распознавание...
Я тоже картинки нарисовал
что-то угадала что-то нет. Как она число классов выбирает?
Отредактировано NO (2009-08-09 18:47:47)
лукавите...
Я старался рисовать похожими для меня визуально, но в зависимости от алгоритма, на "похожесть" может влиять трансляция, поворот, масштаб, дисторсия, связность, проекции на оси, пространственные частоты, и много чего другого. Очевидно, что метод не универсален - но хотелось бы узнать ответ на вопрос, в чем он силен, в чем он слаб, и насколько. Чтобы можно было сравнить с какими-то другими методами.
Раз есть что-то, хотелось бы понять, куда его можно применить, и можно ли вообще.
Я тоже картинки нарисовал что-то угадала что-то нет. Как она число классов выбирает?
да, твой тест она, по совокупности, не прошла... выделила, фактически, только один класс...
число классов зависит от "разнообразия" характеристик изображения,
которые в свою очередь зависят от "эффекторов" = фильтров, накладываемых на изображения...
собственно в этом одна из идей - "воприятие" - это "фильтрация"...
система не просто считывает изображения, а имеет обратную связь к входу через фильтрацию...
точки посчитала, мне это нравится
наверно примеров слишком мало для статистики
трансляция, поворот, масштаб, дисторсия, связность, проекции на оси, пространственные частоты, и много чего другого.
нет, это все не то...
в основе того, что вы говорите лежит представление о том, что есть "правильное" и "на самом деле"...
в одном случае поворот на 180 способно превратить Л в V, в другом случае лошадь с шумом разверки - это зебра...
мне это вся "инвариантность" не интересна...
я на самом деле "учу" (программирую) систему "воспринимать"...
пусть она ошибается, но в ней не будет ни одного априорно заданного "знания"...
кстати, повороты она, насколько я понимаю методику, будет воспринимать, сдвиг тоже...
сейчас подготовлю тесты...
ага... тест на повороты ЗДЕСЬ , повороты система не "понимает",
добавим фильтр на то, что два повернутых объекта - похожи...
Вы здесь » Искусственный Интеллект » Макеты и реализации » Классификация без учителя