学习向量量化
在机器学习的广阔领域中，有几种策略因其独特的方法和处理具有挑战性的工作的有效性而脱颖而出。学习向量量化 (LVQ) 就是这样一种方法，它为传统分类算法提供了一种引人注目的替代方案。本文利用现实世界的例子深入研究了 LVQ，涵盖了其核心思想和未来应用。
理解学习向量量化
监督学习方法称为学习向量量化，简称 LVQ，是基于原型的。它使用竞争性(或赢家通吃)学习技术，被归类为人工神经网络。使用这种方法，我们可以将数据组织成跨多个维度的类别，从而生成一个易于理解的模型。
由于其定义原型的方法(类似于 K-NN 中的"邻居")，LVQ 有时被比作 K-最近邻 (K-NN) 技术。LVQ 的学习阶段允许改进这些原型以获得更精确的预测，这是它的独特之处。
LVQ 的学习过程
最初使用 LVQ 随机初始化一组权重向量。这些向量就是"原型"或"码本向量"。每个原型都属于某个类。然后，该方法迭代地遍历训练集，找到与每种情况最接近的原型(使用欧几里得距离等距离度量)。
学习从这里开始:如果最接近的原型和实例属于同一类，则算法将原型推向训练实例的方向。如果它们的类别不同，则原型会移动。通过这种迭代方法，原型最终被放置在理想的位置，以便进行精确分类。
从头开始实现 LVQ
让我们构建一个简单的 Python 实现来演示 LVQ 的操作 -
import numpy as np
def lvq_fit(X, y, n_classes, n_epochs, learning_rate):
n_features = X.shape[1]
prototypes = np.random.rand(n_classes * n_features).reshape(n_classes, n_features)
prototype_classes = np.array([i // (n_features // n_classes) for i in range(n_classes)])
for epoch in range(n_epochs):
for i, x in enumerate(X):
distances = np.linalg.norm(x - prototypes, axis=1)
winner_idx = np.argmin(distances)
sign = 1 if prototype_classes[winner_idx] == y[i] else -1
prototypes[winner_idx] += sign * learning_rate * (x - prototypes[winner_idx])
return prototypes, prototype_classes
def lvq_predict(X, prototypes, prototype_classes):
predictions = []
for x in X:
distances = np.linalg.norm(x - prototypes, axis=1)
winner_idx = np.argmin(distances)
predictions.append(prototype_classes[winner_idx])
return np.array(predictions)
在此示例中，学习过程由最初定义的 lvq_fit 函数执行。之后，我们开发 lvq_predict 函数，该函数根据学习到的原型对新实例进行分类。
使用 Scikit-Learn 进行 LVQ
虽然 Scikit-Learn 中没有内置的 LVQ 解决方案，但最近质心分类器已经很接近了。该分类器本质上与 LVQ 的前提相同，但没有原型的迭代细化。
from sklearn.neighbors import NearestCentroid from sklearn.datasets import load_iris X, y = load_iris(return_X_y=True) clf = NearestCentroid() clf.fit(X, y) predictions = clf.predict(X)
在此示例中，我们通过使用鸢尾花数据集和 NearestCentroid 分类器演示了一种与 LVQ 相当的技术。请注意，虽然这不是一个精确的 LVQ，但它可以用来演示如何使用原型进行分类。
LVQ 的优点和缺点
与每种算法一样，LVQ 也有优点和缺点。
优点 −
Interpretability The decision boundaries are easily understandable because to the prototype-based methodology.
Efficiency When working with enormous datasets, LVQ may be more effective than other techniques because it condenses the data into a collection of prototypes.
Flexibility The algorithm is not limited to Euclidean distance and can be adapted to tackle a number of jobs.
缺点 −
Initial Sensitivity The performance of the algorithm can be considerably impacted by the prototypes' initial placement.
Binary Nature Although there are adaptations for multiclass problems, the standard LVQ is made for two-class problems.
LVQ 的应用
LVQ 在各个领域都有广泛的应用:
Medical diagnosis LVQ can be used to group patients into several disease categories depending on their symptoms.
Speech recognition The system is able to categorise various speech patterns.
Image recognition LVQ is used to classify photos according to their attributes.
结论
学习矢量量化提供了简单性、有效性和可解释性的吸引人的组合。尽管存在缺点，但基于原型的方法可以直观地理解数据和模型。它在众多领域的应用证明了它的适应性和价值。
