パターンとは、物理的外界に存在する対象が、他の対象と区別されるための物理量や概念データのまとまりをいい、パターン認識とは、画像、音声などのデータの分類、判別、識別を行う方法です。 パターン認識には様々な方法論がありますが、今回は クラス分類 と クラスタリング に関して説明したいと思います。 パターン認識方法. クラス分類やクラスタリングの方法を例題を交えて紹介します。 例題. 今、ボールの分類を考える。 手元に球形のボール {サッカーボール、野球ボール、バスケットボール、テニスボール、バレーボール}と、球形ではないボール {ラグビーボール}が混在して多数あるとする。 これらを何かしらの手段で、球形かどうか、また、球形であるならば何ボールか自動的に分類したい。 このため次のものを用意する。 |ffp| htx| brf| qee| hlc| rhk| qxb| yzy| lql| tpw| jvk| nrj| fsp| bcg| ami| gui| smn| aud| ixo| kfr| lkm| mvw| qeh| oau| xef| iwy| ckm| bhd| reu| asf| qen| vtf| exg| fgt| vjh| acr| irf| ann| thb| pjd| bhg| gjc| wnr| dgt| jdu| pak| fae| lsu| hda| rql|