35、结构学习算法及其在模式识别中的应用

结构学习算法及其在模式识别中的应用

在模式识别领域，如何高效地处理和分析数据是一个关键问题。本文将介绍一种结构学习算法及其在预测毒理学评估中的应用，同时探讨结合基于规则和基于样本的分类器的概率方法。

结构学习算法

该算法的目标是从可能无限的模式集合 $S^ $ 中，找到一系列原型图 $G_1^ , G_2^ , \cdots, G_p^ $，每个原型图都带有一个类别标识符，以满足原型集的完整性和一致性。

• 完整性 ：对于每个类别 $S_i^ $ 中的模式 $G$，都存在一个原型图 $G_i^ $ 能够覆盖它，即 $\forall G \in S_i^ , \exists G_i^ \vDash G$。
• 一致性 ：如果一个模式 $G$ 被原型图 $G^ $ 覆盖，那么 $G$ 的类别应该与 $G^ $ 的类别一致，即 $\forall G \in S^ , G \vDash G^ \Rightarrow class(G) = class(G^*)$。

然而，由于算法只能访问 $S^*$ 的有限子集 $S$，实际中只能证明完整性和一致性对于 $S$ 中的样本成立。为了尽可能接近理想情况，生成的原型应该能够对 $S$ 中未出现的样本进行建模，但又不能过于泛化，否则一致性条件将无法满足。

算法的具体步骤如下：
1. 初始化 ：从一个空的原型列表 $