MEH535 Örüntü Tanıma

02.04.2014
MEH535 Örüntü Tanıma
4. Parametrik Sınıflandırma
Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü
web: http://akademikpersonel.kocaeli.edu.tr/kemalg/
E-posta: [email protected]
Parametrik Yoğunluk Kestirimi
• Parametrik Kestirim:
– Verilen eğitim kümesinden bir olasılıksal model
kestirerek belirsizliği modelleme ve en iyi kararı
verme problemi:
• Parametrik, yarı-parametrik ve parametrik olmayan
yoğunluk kestirimi
– Parametrik sınıflandırmada örneklerden
parametre kestirme (örn; Gauss modeli için ort, değişinti)
– X = { xt }t=1N örnekleri xt~p(x) yoğunluğundan
gelsin
– p(x|θ) için bir yapı kabul edip X üzerinden θ’yı
kestirmek
örn; N ( μ, σ2) → θ = { μ, σ2} parametreleri
2
1
02.04.2014
Parametrik Yoğunluk Kestirimi
• Eğitim verisinden P(ωi) ve P(x|ωi) sınıf
yoğunluklarını kestirme problemi
• Eğer kestirilebilir ise P(ωi|x) sonsalı
hesaplanarak sınıf kararı verilebilir!
En Büyük Olabilirlik Kestirimi (Maximum
Likelihood Estimation-MLE)
• Örnek veri kümesinin tüm elemanları için
olabilirliği en büyükleyen θ parametresi?
3
En Büyük Olabilirlik Kestirimi (MLE)
• Bağımsız ve eş dağılımlı (iid) örnek kümesi
X = { xt }t=1N
• xt bilindik bir θ parametreli p(x|θ) olasılık
yoğunluğundan gelsin (xt~p(x|θ))
• Amaç: xt’nin olabildiğince p(x|θ)’dan
örneklendiği θ parametresini bulmak
• xt iid olduğundan, X kümesinin θ parametresi
için olabilirliği (likelihood):
l(θ|X) = p(X|θ) = ∏tp(xt|θ)
4
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
2
02.04.2014
En Büyük Olabilirlik Kestirimi (MLE)
• Veri kümesi hangi dağılımdan gelmiş olabilir?
5
En Büyük Olabilirlik Kestirimi (MLE)
• Log olabilirlik:
L(θ|X) = log l(θ|X) = ∑tlog p(xt|θ)
• MLE kestirici:
θ* = argmaxθ L(θ|X)
• Örnek (Bernoulli D): iki durum → x={0,1}
P(x) = pox (1 – po ) (1 – x)
L (po|X) = log ∏t poxt (1 – po ) (1 – xt)
dL (po|X)/dpo=0 → MLE: po = ∑t xt / N
6
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
3
02.04.2014
En Büyük Olabilirlik Kestirimi (MLE)
• Örnek (Çok Terimli D): K>2 çıktı durumu
P (x1,x2,...,xK) = ∏i pixi
L(p1,p2,...,pK|X) = log ∏t ∏i pixit
MLE: pi = ∑t xit / N
7
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
En Büyük Olabilirlik Kestirimi (MLE)
• Gauss Dağılımı:
px  
• p(x) = N ( μ, σ2)
  x   2 
1
p  x 
exp  

2
2
 x   2 
1
exp
2
2
 2 
2


• Log Olabilirlik:
L(μ,σ|X) = -(N/2)log2π – Nlogσ - ∑t(xt-μ)2/2σ2
• μ ve σ2 için MLE:
m
x
t
t
N
s2 
 x
t
 m
2
t
N
8
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
4
02.04.2014
Kestirici Performansı
• Kestirici: di = d(Xi)
• Yanlılık (Bias): bθ(d) = E[d] – θ → bθ(d) = 0 (yansız)
• Değişinti (Variance): E[(d–E[d])2]
• Ort. Karesel Hata:
r (d,θ) = E[(d-θ)2]
= (E[d]-θ)2 + E[(d-E[d])2]
= Bias2 + Variance
9
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
Kestirici Performansı
• Örnek: Ortalama ve değişinti kestiricilerinin
yansızlığı
m
s2 
 x
t
x
t
yansız
t
N
 m
t
N
2
yanlı
10
5
02.04.2014
Bayes Kestirici
• θ parametresi ile ilgili önsel bilgi mevcut
• Bu bilgi kısıtlı sayıda örnekte kestirim yaparken
faydalı olabilir!
• θ, p(θ) önselli bir rassal değişken olsun
• Bayes kuralı: p(θ|X) = p(X|θ)p(θ)/p(X)
• Full: p(x|X) = ∫ p(x|θ) p(θ|X) dθ
• Maximum a Posteriori (MAP): θMAP = argmaxθ p(θ|X)
• Maximum Likelihood (ML): θML = argmaxθ p(X|θ)
• Bayes: θBayes = E[θ|X] = ∫θp(θ|X)dθ
11
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
Bayes Kestirici
• xt ~N (θ,σo2) ve θ~N (μ,σ2)
• θML = m
• θMAP = θBayes =
N /  02
1/  2
E  |X  
m

N /  02  1/  2
N /  02  1/  2
12
Lecture Notes for E Alpaydın 2004 Introduction to Machine Learning © The MIT Press (V1.1)
6
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Normal Dağılımlı Sınıflar için Bayes Sınıflandırıcıları:
• MAP karar kuralı:
• Çok Değişkenli Gauss Yoğunluğu (Multivariate GD):
• MAP ayırtaç fonksiyonu:
13
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Sabit terimler atıldığında:
• Üstel ifadeden kurtulmak için fonksiyonun
logaritması alındığında:
Karesel ayırtaç fonksiyonu
(quadratic discriminant function)
14
7
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• DURUM-1: Öznitelikler istatistiksel bağımsız ve
değişintiler sabit (Σi = σ2I)
• Gösterim açıldığında:
15
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Sabit xTx atıldığında:
– Ayırtaç doğrusal olduğundan, karar sınırları (gi(x)=gj(x))
hiper düzlem (hyperplane) şeklindedir.
• Önseller eşit kabul edildiğinde
En küçük uzaklık/en yakın ortalama sınıflandırıcı
(minimum distance/nearest mean classifier)
16
8
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• En yakın ortalama sınıflandırıcıda σ2 = 1 alındığında
uzaklık Euclidean uzaklığına dönüşmektedir.
• En yakın ortalama sınıflandırıcı:
17
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Örnek: 2-boyutlu uzayda 3-sınıf problemi
Sınıf bölgeleri
18
9
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• DURUM-2: Öznitelikler istatistiksel bağımsız ve
değişintileri farklı (Σi = Σ, Σ: köşegen)
• x2[k] terimi sabit, atılabilir:
19
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
– Ayırtaç doğrusaldır
– Her eksenin mesafesi değişintisi ile normalize edilmiştir
• Örnek:
20
10
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• DURUM-3: Değişintiler birbirinden, ortak değişintiler
sıfırdan farklı (Σi = Σ, Σ: köşegen değil)
• log|Σ| terimi atıldığında:
• Karesel terim Mahalanobis Uzaklığı olarak adlandırılır.
21
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Mahalanobis uzaklığı Σ-1 normunu kullanan bir vektör
uzaklığıdır
– Σ-1 uzayda yayma faktörünü tanımlar
– Σ = I durumunda Euclidean uzaklığına dönüşür
22
11
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Ayırtaçtaki karesel terim açıldığında:
• xT Σ-1x ortak, atılabilir:
– Ayırtaç doğrusal olduğundan karar sınırları hiper düzlemdir
23
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Önsel olasılıklar eşit alındığında:
En küçük uzaklık
(Mahalanobis)
sınıflandırıcı
• Örnek:
24
12
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• DURUM-4: Ortak değişinti matrisleri farklı fakat
durum-1’deki yapıda (Σi = σi2I)
– İfade karesel olduğundan karar sınırları da kareseldir
(hyper-ellipses)
25
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Örnek:
26
13
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• DURUM-5: Ortak değişinti matrisleri farklı (Σi farklı)
– Karar sınırları karesel: hiper-elips ya da hiper-parabol
– Ayırtaçtaki karesel gösterim Mahalanobis uzaklığı ile
orantılıdır
27
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Örnek:
28
14
02.04.2014
Doğrusal ve Karesel Sınıflandırıcılar
• Sonuçlar:
– Normal dağılımlı sınıflar için Bayes sınıflandırıcı genel
durumda karesel sınıflandırıcıdır
– Normal dağılımlı sınıflar için Bayes sınıflandırıcı eşit ortak
değişinti matrisi durumda doğrusal sınıflandırıcıdır
– En küçük Mahalanobis uzaklığı sınıflandırıcı en uygundur:
• Normal dağılımlı sınıflarda
• Eşit ortak değişinti matrisinde
• Eşit önsellerde
– En küçük Euclidean uzaklığı sınıflandırıcı en uygundur:
• Normal dağılımlı sınıflarda
• Birim matris ile orantılı eşit ortak değişinti matrisinde
• Eşit önsellerde
29
15