انجمن کامپیوتر ایران

هر الگوريتم طبقه‌بندي داراي قابليت‌هاي محدودي است، به اين معنا كه خانواده‌اي از الگوها را بهتر طبقه‌بندي مي‌كند. به عنوان مثال طبقه‌بند خطي، تنها مي‌تواند الگوهاي جداپذير خطي را درست طبقه‌بندي كند. در اين مقاله روشي ارائه مي‌كنيم كه با استفاده از آن يك طبقه‌بندي خطي معمولي مبتني بر تعليم مي‌تواند الگوهاي جداناپذير خطي را نيز درست طبقه‌بندي كند. براي اين كار ما بخشي از الگوهاي ورودي را از بقيه جدا مي‌كنيم و آنها را «قيد» مي‌ناميم؛ سپس قيود را با استفاده از دو تابع «مدل» مي‌كنيم. ما اين كار را مبتني بر يك فرآيند تكراري و تصحيح كننده خطا انجام مي‌دهيم. الگوهاي باقي مانده در محدوده كاري طبقه‌بند اوليه قرار خواهند گرفت. توابع مدل سازي قيود به نحوي در فرمول طبقه‌بند اوليه جاسازي مي‌شوند و در نتيجه يك طبقه‌بند براي همه الگوها به دست مي‌آيد. ما اين روش را روي يك طبقه‌بند خطي اعمال مي‌كنيم تا الگوهاي غيرخطي را نيز طبقه‌بندي كند. ما طبقه‌بند جديد را با طبقه‌بندهاي معروف مانند SVM، k-NN و CART مقايسه كرده ايم كه نتايج برتري و كارآيي اين روش را نشان مي‌دهند.