Lucrarea 2. Analiza Componentelor Principale (PCA)

Σχετικά έγγραφα
Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

2. Metoda celor mai mici pătrate

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR.

Curs 3. Spaţii vectoriale

Sondajul statistic- II

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

METODE DE OPTIMIZARE. Lucrarea 8 1. SCOPUL LUCRĂRII 2. PREZENTAREA TEORETICĂ 2.1. METODA CELOR MAI MICI PĂTRATE 2.2. COEFICIENTUL DE CORELAŢIE

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

Tema 2. PRELUCRAREA REZULTATELOR EXPERIMENTALE

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Proprietatile descriptorilor statistici pentru serii univariate

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale

Sub formă matriceală sistemul de restricţii poate fi scris ca:

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30

Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5

Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si

Teoria aşteptării- laborator

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

Formula lui Taylor Extremele funcţiilor de mai multe variabile Serii de numere cu termeni oarecare Serii cu termeni pozitivi. Criterii de convergenţă

Capitole fundamentale de algebra si analiza matematica 2012 Analiza matematica

Continutul tematic al cursului

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

Analiza matematica Specializarea Matematica vara 2010/ iarna 2011

5.1 Realizarea filtrelor cu răspuns finit la impuls (RFI) Filtrul caracterizat prin: 5. STRUCTURI DE FILTRE NUMERICE. 5.1.

METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

2. Sisteme de ecuaţii neliniare

Clasificarea. Selectarea atributelor

Analiza bivariata a datelor

Elemente de teoria probabilitatilor

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

Universitatea din București, Facultatea de Chimie, Specializarea: Chimie Medicală/Farmaceutică

Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

FUNDAMENTE DE MATEMATICĂ

STATISTICĂ MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN

1. Modelul de regresie

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

Curs 4 Serii de numere reale

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice

aşteptării pot fi înţelese cu ajutorul noţiunilor de bază culese din acest volum. În multe cazuri hazardul, întâmplarea îşi pun amprenta pe

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Statistica matematica

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â

8.3. Estimarea parametrilor

Formula lui Taylor. 25 februarie 2017

CAPITOLUL I. PRELIMINARII Elemente de teoria mulţimilor

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

riptografie şi Securitate

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

3. INDICATORII STATISTICI

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

Curs 10 TRANZISTOARE. TRANZISTOARE BIPOLARE

ELEMENTE DE ANALIZA MATEMATICA SI MATEMATICI SPECIALE

MARCAREA REZISTOARELOR

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

5.1. Noţiuni introductive

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Curs 1 Şiruri de numere reale

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

Capitolul 4 Amplificatoare elementare

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Aparate Electronice de Măsurare şi Control PRELEGEREA 9

UNIVERSITATEA "POLITEHNICA" DIN BUCUREŞTI DEPARTAMENTUL DE FIZICĂ LABORATORUL DE OPTICĂ BN B

7. ECUAŢII ŞI SISTEME DE ECUAŢII DIFERENŢIALE

CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea

REZOLVAREA NUMERICĂ A ECUAŢIILOR DIFERENŢIALE

Subiecte Clasa a VII-a

PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Transcript:

Lucrarea Aalza Copoetelor Prcpale PCA. Baza teoretca Î recuoaşterea forelor, selecţa ş extragerea caracterstclor repreztă o alegere decsvă petru proectarea orcăru clasfcator. Selecţa caracterstclor poate f văzută ş ca u proces de coprese de date, fd aslată cu o trasforare lară d spaţul ţal al oservaţlor îtr-u spaţu cu a puţe desu. O astfel de trasforare este ecesară deoarece poate coserva o are parte d foraţe ş perte aplcarea uor algort î tp real, algort efceţ fd doar î spaţ cu desu reduse. Cele a ulte trasforăr utlzate petru selecţa caracterstclor sut cele lare, î tp ce trasforărle elare au o coplextate a rdcată, sut a greu de pleetat, dar pot avea o efceţă a rdcată, exprâd a e depedeţa dtre forele oservate, datele prare oservate ş caracterstcle selectate ale acestor fore. rasforata Karhue-Loéve Prcpal Copoet Aalss PCA este o etodă lară de selecţe a caracterstclor. Fe u vector aleator -desoal. Se caută o trasforare ortogoală care să pertă reprezetarea optă a vectorulu î raport cu crterul eror ed pătratce e. adcă: Fe K trasforarea căutată: ude K,,..., sut vector -desoal, deocadată edeteraţ. Presupue î plus că vector coloaă a lu K forează u sste ortoorat,, 0, Fecare vector se trasforă î:

K Y,...,, 3, cu. Relaţle ş coduc la I K K K K, ude I este atrcea utate x ; rezultă: Y K 4. Se vor reţe ua < copoete ale lu Y, restul de - copoete fd îlocute cu costatele preselectate, astfel că se estează ca: + + ˆ. roarea corespuzătoare aceste estăr este: + ˆ. Se va cosdera crterul eror pătratce ed: + + } { ε care, ţâd cot de relaţa, deve } { ε. Fucţa eroare ε se zează alegâd î od adecvat ş. Acest proces se realzează î două etape: A Se zează ε î raport cu, puâd codţa ecesară 0 ] } { [ } {, de ude, cofor relaţe 3, deduce } { } { cu. Atuc eroarea pătratcă ede deve: + Σ ε, ude Σ este atrcea de covaraţe a vectorulu, adcă:

{ } { } } Σ {, ude {} repreztă eda. B Petru a detera optal, se zează ε î raport cu, adăugâd restrcţle petru. Se utlzează etoda ultplcatorlor Lagrage, oţâdu-se: [ ε ] λ 5 + Forula 4 se a ueşte dezvoltarea Karhue-Loève, ar trasforarea deftă de relaţa 3 se ueşte trasforarea Karhue-Loève. Prolea zăr lu ε se ueşte î statstcă aalză factorală sau aalza copoetelor prcpale. Oservaţ: Iportaţa fecăre caracterstc este deterată de valoarea propre corespuzătoare. Dacă o caracterstcă, de exeplu, este elată, atuc eroarea pătratcă ede creşte cu λ. Aşadar caracterstcle cu cele a c valor propr treue elate prele. Dacă valorle propr care sut reale ş poztve deoarece atrcea Σ este setrcă sut dexate astfel: λ > λ >... > λ > 0, atuc prortatea reţer caracterstclor este î ordea aturală a dclor; Dacă Y K, atuc ître atrcele de covaraţe ale lu ş Y exstă relaţa Σ Y KΣ K. Petru trasforarea Karhue-Loève deduce că Y are copoetele ecorelate, adcă Vector propr a lu Σ Y este o atrce dagoală ş aue: Σ Y dag λ, λ,..., λ ; Σ zează ε petru orce alegere a uor aze ortoorate de vector. Factorul de prezervare a eerge se poate e aproxa cu forula:

λ ε 00% λ ude λ sut valorle propr ordoate descrescător, ε factorul de prezervare a eerge. Dezvoltarea Karhue-Loeve presupue uratoarele etape: se calculează atrcea de covarate a forelor de trare; se calculează valorle propr s se ordoeaza descrescator: λ > λ >... > se calculeaza vector propr asocat valorlor propr: [,..., ], se costrueşte atrcea K a vectorlor propr: K[,..., ], uărul "" de trăsătur care se reţ după trasforarea utară se oţe d valoarea axă adslă a eror ed pătratce de estare: ε > p% fecare fore de trare se va aplca trasforarea Karhue-Loève: Y K,,..., ] [ ; λ Se vor reţe ua < copoete ale lu Y, restul de - copoete fd îlocute cu valoarea 0; ~ Y K [ ],,...,,0,0,...,0 Petru vzulazarea rezultatulu spatul tal, se va aplca dezvoltarea Karhue-Loève: ~ K ~ Y

. Prolee Prolea. Fe vector: 0 A, B 3, C, D 5 3 a sa se calculeze eda vectorlor de trare s atrcea de covarate sa se calculeze valorle propr s vector propr c sa se scre atrcea trasforăr Karhue-Loéve ş sa se verfce ortooraltatea e d sa se reprezte puctele A, B, C s D spatul KL petru Prolea. Fe u set de vector tr-desoal, care au atrcea de covaraţe: Σ ρ 0 ρ ρ 0 ρ, ρ 0, a Să se calculeze valorle propr ale atrce de covaraţe; Petru ; ρ, să se calculeze factorul de prezervare a eerge la ş c Să se calculeze vector propr; d Screrea atrce trasforăr Karhue-Loéve ş verfcarea ortooraltat e; 5 5 e Adţâd că edle claselor sut µ 5 ş µ 5, să se clasfce vector 5 5 5 3 A 4, B ş C î spaţul Karhue-Loeve petru ş petru. 4 3

3. Aplcat de laorator 3.. Aplcate deo a trasforate PCA petru vector desoal Oectve: - reprezetarea grafca a spatulu PCA spatul orgal petru vector desoal - proecta vectorlor desoal spatul PCA Desfasurarea lucrar: - se deschde prograul Matla s se ruleaza fserul PCA_deo. - ate de talzarea vectorlor se reseteaza toate valorle pr apasarea utoulu Reset - dupa talzarea vectorlor, petru a vedea spatul PCA, apasat utoul Spatu PCA Odata cu afsarea grafca a spatulu PCA, se vor afsa s proectle vectorlor acest spatu precu s: eda, covarata, valorle propr s atrcea trasforar Karhue-Loéve. xeplu. Se apasa utoul de Reset. Se troduc puctele: A [ ], B [ ], C [4 ], D [5 ] 3. Petru afsarea vectorlor spatu PCA se apasa utoul Spatu PCA Petru puctele d exeplu de a sus, aplcata va arata astfel: Fgura 3.. Aplcate deo PCA

3.. Aplcate de recuoastere a vurlor folosd copresa spatul PCA Oectve: - procetul de recuoastere a tpurlor de v fucte de uarul de copoete prcpale pastrate - clasfcarea uu esato de v ecuoscut, ua dtre cele 3 clase de vur folosd dstata eucldaa spatul PCA S-a folost aza de date We recogto data, ce cote 3 tpur de vur, fecare avad cate 3 paraetr: Alcohol Malc acd 3 Ash 4 Alcalt of ash 5 Magesu 6 otal pheols 7 Flavaods 8 Noflavaod pheols 9 Proathocas 0 Color test Hue OD80/OD35 of dluted wes 3 Prole Baza de date cote: Clasa 59 de vector, Clasa 7 de vector ar Clasa3 48 de vector. ot vector sut 3-desoal. Atreare I faza de atreare s-a calculat atrcea KL a tuturor vectorlor d cele 3 clase. Petru o a ua clasfcare s-au orat ce 3 paraetr tervalul [0..]. estare I etapa de testare s-a folost ca s clasfcator dstata eucldaa tre vector de test s edle claselor spatul PCA. S-au urart lucrur: - scorul de recuoastere a vectorlor de test fucte de uarul de copoete prcpale pastrate - clasfcarea uu ou vector de test ua d cele 3 clase, fucte de uarul de copoete prcpale pastrate Desfasurarea lucrar: - se poreste prograul Matla s se ruleaza aplcata PCA_WIN. - se troduce u vector de test cotad ce 3 paraetr; se alege apo uarul de copoete prcpale ce se vor pastra. Se apasa utoul Clasfca Oservate: vector de test pot f ce dexat d aelul, sau orce alt vector ales de utlzator.

- dupa clasfcare, aplcata va calcula edle celor 3 clase spatu PCA petru uarul de copoete prcpale selectat. De aseeea se va proecta s vectorul de test spatul PCA folosd atrcea KL calculata etapa de atreare. Folosd ca s clasfcator dstata eucldaa spatul PCA, se va detera aparteeta vectorulu de test la ua dtre clase. - Odata cu selectarea uarulu de copoete prcpale petru vectorul de test, aplcata va calcula s scorul de recuostere petru tregul lot de test, petru uarul de copoete prcpale selectat. ael. Vector de test dexat Clasa: 4.3,.7,.43,5.6,7,.8,3.06,.8,.9,5.64,.04,3.9,065 Clasa: 3.,.78,.4,.,00,.65,.76,.6,.8,4.38,.05,3.4,050 Clasa:.37,.7,.9,9.6,78,.,,.7,.04,4.68,.,3.48,50 Clasa:3.34,.94,.36,7,0,.53,.3,.55,.4,3.7,.0,.93,750 Clasa3:.5,4.7,.54,,89,.38,.47,.53,.8,3.85,.75,.7,70 Clasa3:.53,5.5,.64,5,96,.79,.6,.63,.,5,.8,.69,55 Aplcata va arata ca captura de a os: Fgura 3.. Aplcatea de recuoastere a vurlor folosd copresa spatul PCA

3.3. Aplcate de vzualzare a gefaces gevectors petru ag grascale Oectve: - vzualzarea ue feţe otute pr pastrarea prelor copoete prcpale; - vzualzarea ue feţe otute pr pastrarea doar a ue aute copoete prcpale. Petru calculul atrc KL s-au folost 0 ag cu faţa aceluas dvd, dverse postaze. Fecare age a setulu a fost vectorzata petru a perte calculul vectorlor propr, care acest caz se uesc gefaces. Fgura 3.3. Aplcate de vzualzare a gefaces Desfasurarea lucrar: - se poreste prograul Matla s se ruleaza aplcata PCA_aplcate.; - se selecteaza o age de test care va f vectorzata petru prelucrar ulteroare; - se alege apo uarul de copoete prcpale ce se vor pastra. Se apasa utoul Afseaza, aparad agea recosttuta d prele gefaces; - se alege apo uarul copoete prcpale ce se doreste a f vzualzata. Se apasa utoul Afseaza, aparad agea cele de-a k geface calculate.

3.4. Selecța caracterstclor folosd PCA. Aplcate recuoasterea fețelor Oectv: Selecța caracterstclor folosd PCA cu aplcate recuoasterea fețelor. Itroducere. Petru clasfcarea autoată a aglor sut ecesare două etape: Selecţa caracterstclor PCA Clasfcare Petru clasfcarea aglor s-a calculat dstaţa eucldaă faţă de edle claselor. Dstaţa eucldaă este dată de relaţa: N -C k x c k ude C k c k, c k,, c kn ş x, x,..., x N, C k eda clase k Iagea va aparţe acele clase petru care dstaţa eucldaă este ă. Desfăşurarea Lucrăr Lucrarea propue testarea algortulu petru aza de date ORL. Baza de date ORL coţe câte 0 ag dstcte petru u uăr total de 40 de persoae, prezetâd varaţ d puctul de vedere al oretăr, rotaţe î plaul ag de pâă la 0, scale de reprezetare de pâă la 0% ş exprese feţe, î codţ de luare cotrolate. Desule fecăre ag sut de x9 pxel, folosd 56 vele de gr. Î experetele efectuate a alocat prele 5 ag d totalul de 0 ale fecăre persoae setulu de atreare, ar restul au forat setul de test. Fgura 3.4. xeple de ag d aza de date ORL

Î ura atreăr, au fost salvaţ urător paraetr: atrcea rasforăr Karhue-Loeve, stocată î KL.txt uărul de copoete păstrate î ura reducer desu, stocat î catepastrez.txt edle claselor, păstrate î ed.txt Ateţe! Aceşt paraetr u pot f ctţ pr deschderea drectă a fşerelor, c pe ţ cu fucţ specfce fread. Modfcăr ca scharea setulu aglor de atreare sau cattatea de foraţe ce se doreşte a f păstrată pr trasforarea Karhue-Loeve ecestă o rulare a algortulu de atreare ş o rescrere a fşerelor atte a sus, î vederea oţer de rezultate sefcatve. Prograul de testare se apelează d cosolă pr coada testare_utlzator. Atete! reue ca drectorul curet să fe calea către fşerul MALAB testare_utlzator. Sut dspole 4 opţu: - testarea aglor de atreare - testarea aglor de test 3 - testarea ue aute ag calea va f dcata de utlzator 4 - esre d progra Pr selectarea opţulor sau, va f calculat ş afşat procetaul de recuoaştere corectă a aglor de atreare, respectv de test. Petru reverea la opţu, apăsaţ orce tasta. Opţuea 3 vă cere să troduceţ calea copletă către agea ce se doreşte a f testată. Calea poate să fe asolută ex. C:\RNRF\PCA\ORL\s09\089.p sau relatvă la drectorul de lucru ex. s09\089.p. Prograul de testare va retura uărul clase î care agea propusă a fost clasfcată ş va afşa cele 5 ag de atreare ale clase respectve îpreuă cu agea propusă. Petru reverea la opţu, apăsaţ orce tasta. Blografe: [] V.Neagoe, O. Stăăşlă, Recuoasterea forelor s retele eurale algort fudaetal, d. Matrx Ro, Bucureşt, 998. [] CVRVV. Portuguese We - Vho Verde. Cossao de Vtcultura da Regao dos Vhos Verdes CVRVV, http://www.vhoverde.pt, Jul 008.