DOI: 10.17587/prin.9.82-90

УДК: 00 4.855.5

Влияние сокращения размерности пространства признаков на результаты классификации листьев различных видов растений

B. А. Харахинов, аспирант, e-mail: tes4obse@mail.ru, C. С. Сосинская, канд. техн. наук, доц., проф., e-mail: sosinskaya@mail.ru, Иркутский национальный исследовательский технический университет

Рассмотрен процесс проведения классификации листьев различных видов растений, описываемых набором числовых признаков, на основе использования многослойного персептрона. Предложено применение методов факторного анализа в целях сокращения размерности исходного пространства признаков. Для определения числа факторов применены два популярных критерия: критерий Кайзера и критерий доли воспроизводимой дисперсии. В целях уменьшения временных затрат на обучение сетей выполнена классификация выборки листьев как в исходном пространстве признаков, так и в пространстве координат факторов. Качество классификации и временные затраты в процессе обучения сети в том и другом случае отображено в виде таблиц. Графики, отражающие уменьшение временных затрат на обучение сетей при использовании факторных координат и зависимость процента ошибок классификации от числа факторов, позволяют сделать вывод о том, какая сеть при условии правильного подбора числа факторов дает достаточно эффективный способ уменьшения временных затрат в процессе обучения сети при достижении достаточно высокого качества классификации.

Ключевые слова: классификация, сети прямого распространения, машинное обучение, факторный анализ

Стр. 82–90