В последнее время искусственный интеллект (ИИ) стал революционной областью информационных технологий (ИТ) и науки о данных. Спрос на ИИ в таких отраслях, как финансы, безопасность, здравоохранение и экономика, быстро растет. В рамках ИИ машинное обучение (ML) — это подмножество, которое использует исторические данные для извлечения знаний для принятия решений в будущем. Существует три основных типа машинного обучения: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Среди них контролируемое обучение имеет две отдельные категории: классификация и регрессия. Хотя для решения задач такого типа использовалось несколько алгоритмов, K-ближайший сосед (KNN) был популярным выбором на протяжении десятилетий. Однако KNN имеет ограничения для больших наборов данных и чувствителен к выбросам. Чтобы решить эти проблемы, исследователи ввели классификацию на основе прототипов, которая использует меньше ресурсов для точного представления больших наборов данных.
LVQ — это обучение на основе прототипа, которое требует меньше памяти, поскольку небольшой набор данных представляет исходные данные, а также используется для решения задач с несколькими классами. Следовательно, LVQ является более точным с точки зрения больших данных.
Математическое объяснение:
- Схема обучения LVQ:
Хотя эта инстинктивная схема обучения LVQ проста, для достижения лучших свойств сходимости были предложены подходы на основе функции стоимости, которые позволяют обучать с точки зрения градиентного спуска или других методов оптимизации.
Алгоритм LVQ:
Алгоритм LVQ можно обобщить следующим образом:
- Инициализируйте векторы-прототипы случайным образом.
- Выберите входной вектор из обучающих данных.
- Найдите ближайший вектор-прототип к входному вектору.
- Если ближайший вектор-прототип принадлежит к тому же классу, что и входной вектор, переместите его ближе к входному вектору.
- Если ближайший вектор-прототип принадлежит к другому классу, переместите его дальше от входного вектора.
- Повторите шаги 2–5 для всех входных векторов для фиксированного количества итераций.
- На этапе тестирования классифицируйте входной вектор, найдя ближайший к нему вектор-прототип.
Реализация LVQ:
Давайте реализуем алгоритм LVQ с помощью Python. Мы будем использовать набор данных Iris, который является популярным набором данных для задач классификации.
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Load the Iris dataset
iris = load_iris()
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize the prototype vectors randomly
prototypes = np.random.rand(3, 4) * 5.0
# Define a function to find the closest prototype vector to an input vector
def find_closest_prototype(x, prototypes):
distances = np.linalg.norm(x - prototypes, axis=1)
return np.argmin(distances)
# Define a function to update the prototype vectors
def update_prototypes(x, y, prototypes, learning_rate):
closest_prototype = find_closest_prototype(x, prototypes)
if y == closest_prototype:
prototypes[closest_prototype] += learning_rate * (x - prototypes[closest_prototype])
else:
prototypes[closest_prototype] -= learning_rate * (x - prototypes[closest_prototype])
# Train the LVQ algorithm
learning_rate = 0.1
for i in range(100):
for j in range(len(X_train)):
x = X_train[j]
y = y_train[j]
update_prototypes(x, y, prototypes, learning_rate)
# Test the LVQ algorithm
predictions = []
for x in X_test:
closest_prototype = find_closest_prototype(x, prototypes)
predictions.append(closest_prototype)
# Calculate the accuracy of the LVQ algorithm
accuracy = np.mean(predictions == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
В этом коде мы сначала загружаем набор данных Iris и разделяем его на наборы для обучения и тестирования. Затем мы случайным образом инициализируем векторы-прототипы. Мы определяем две функции, find_closest_prototype и update_prototypes, которые используются для поиска ближайшего вектора-прототипа к входному вектору и обновления векторов-прототипов соответственно.
Далее мы обучаем алгоритм LVQ на 100 итераций. Во время каждой итерации мы перебираем все обучающие данные и обновляем векторы-прототипы для каждого входного вектора. Наконец, мы тестируем алгоритм LVQ на данных тестирования и вычисляем его точность.
Заключение:
В заключение, алгоритм Learning Vector Quantization (LVQ) является мощным и гибким инструментом для распознавания образов, классификации и кластеризации в машинном обучении. Это эффективный и действенный метод классификации на основе прототипов, преодолевающий ограничения других алгоритмов, таких как K-ближайшие соседи (KNN), в больших наборах данных. Алгоритм LVQ прост для понимания, реализации и оптимизации, и его можно использовать для широкого спектра приложений в различных областях, включая финансы, здравоохранение и безопасность.
Хотя LVQ не является новым алгоритмом, он по-прежнему очень актуален и полезен в текущих исследованиях и приложениях в области машинного обучения. В качестве руководства для начинающих по LVQ мы представили концепцию, теорию и практическую реализацию LVQ вместе с примером кода на Python. Мы надеемся, что эта статья дала четкое представление об алгоритме LVQ, и что читатели смогут применить эти знания в своих исследованиях и проектах.
Поскольку область искусственного интеллекта и машинного обучения продолжает расти и развиваться, мы можем ожидать появления новых инноваций и улучшений в алгоритме LVQ и других связанных алгоритмах. Следя за последними исследованиями и разработками, мы можем продолжать расширять границы возможного с помощью машинного обучения и открывать новые решения сложных проблем.
