Çok yüzlü konik sınıflandırıcılar için marj enbüyüklenmesi

Abstract

Genelleştirme yeteneği, sınıflandırma algoritmalarının başarılı tahminleme yapabilmelerinde önemli bir yere sahiptir. Literatürde iyi bilinen destek vektör makineleri, farklı veri kümelerinin birbirlerine en yakın noktalarından geçen hiperdüzlemler arasındaki mesafe olarak tariflenen marj değerini en büyükleyerek genelleştirme yeteneğini artırmaya çalışmaktadır. Yapılan araştırma kapsamında çok yüzlü konik fonksiyonlar, destek vektör makinelerinden elde edilen en büyük marj değerine sahip ayırıcı hiperdüzlem olarak tariflenerek, marj en büyüklenmesi yaklaşımı konik yüzeylere uygulanmıştır. Bu uygulama ile çok yüzlü konik sınıflandırıcılar için marj değerini en büyüklemek üzere desktek vektör makineleri temelli iki yeni yaklaşım önerilmiştir. Birinci yaklaşımda, çok yüzlü konik fonksiyonlar, temel formda bir kernel fonksiyonu gibi kullanılarak hem hiperdüzlem hem de konik sınıflandırıcı yüzeyler oluşturulmuştur. İkinci yaklaşımda ise genelleştirilmiş özdeğer problemi çözülerek, konik fonksiyonlar ile uzaklık değerine dayanan konik sınıflandırıcılar elde edilmiştir. Bunlara ek olarak, çok yüzlü konik fonksiyonlar algoritmasının aşırı uyum sorununu gidermek amacıyla ceza parametreli bir yaklaşım da önerilmiştir.