การจัดประเภทแบบรับรู้ (Perception-based Classification - PBC)
PBC เป็นวิธีแบบโต้ตอบ (Interactive) ที่พัฒนาจากเทคนิคการแสดงผลหลายมิติ (Multidimensional Visualization) และช่วยให้ผู้ใช้รวมความรู้พื้นฐาน (Background Knowledge) เกี่ยวกับข้อมูลเมื่อสร้างต้นไม้ตัดสินใจ
ด้วยการโต้ตอบทางสายตากับข้อมูล ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะได้ความเข้าใจลึกซึ้งมากขึ้น ต้นไม้ที่ได้มักเล็กกว่าที่สร้างด้วยเทคนิคการนำเข้า (Induction) ต้นไม้ตัดสินใจแบบดั้งเดิม จึงง่ายต่อการตีความ ขณะที่บรรลุความแม่นยำประมาณเท่าเดิม
วิธีการแสดงผลแบบพิกเซล (Pixel-oriented Technique)
PBC ต้องการวิธีแบบพิกเซลเพื่อแสดงข้อมูลหลายมิติพร้อมข้อมูลป้ายกำกับคลาส วิธีส่วนวงกลม (Circle Segments Method) ถูกปรับใช้ ซึ่งแมปข้อมูล d มิติ (d-dimensional Data Objects) ไปยังวงกลมที่แบ่งเป็น d ส่วน แต่ละส่วนแทนแอตทริบิวต์หนึ่ง ค่าของแอตทริบิวต์ขององค์ประกอบข้อมูลถูกแมปไปยังพิกเซลสีหนึ่ง สะท้อนป้ายกำกับคลาสของวัตถุ การแมปนี้ทำสำหรับทุกคู่แอตทริบิวต์-ค่าของทุกวัตถุข้อมูล การจัดเรียง (Sorting) ทำสำหรับแต่ละแอตทริบิวต์เพื่อกำหนดลำดับการจัดวางภายในส่วน
ตัวอย่าง: ค่าแอตทริบิวต์ภายในส่วนที่กำหนดสามารถจัดเรียงได้เพื่อแสดงพื้นที่ที่สม่ำเสมอ (Homogeneous) เกี่ยวกับป้ายกำกับคลาส ภายในค่าแอตทริบิวต์เดียวกัน ปริมาณข้อมูลฝึกอบรมที่สามารถแสดงพร้อมกันได้ ประมาณโดยผลคูณของจำนวนแอตทริบิวต์และจำนวนวัตถุข้อมูล
หน้าจอแบ่งสองส่วน (Split Screen)
ระบบ PBC แสดงหน้าจอแบ่งสองส่วน ประกอบด้วย:
- หน้าต่างโต้ตอบข้อมูล (Data Interaction Window): แสดงส่วนวงกลมของข้อมูลที่กำลังตรวจสอบ
- หน้าต่างโต้ตอบความรู้ (Knowledge Interaction Window): แสดงต้นไม้ตัดสินใจที่สร้างขึ้นจนถึงตอนนั้น
ชุดฝึกอบรมทั้งหมดถูกแสดงในหน้าต่างโต้ตอบข้อมูล ในขณะที่หน้าต่างโต้ตอบความรู้แสดงต้นไม้ตัดสินใจว่างเปล่า (Null Decision Tree)
การสร้างต้นไม้แบบโต้ตอบ
อัลกอริทึมต้นไม้ตัดสินใจแบบดั้งเดิมอนุญาตให้แบ่งแยก (Binary Splits) สำหรับแอตทริบิวต์ตัวเลขเท่านั้น PBC อนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดจุดแบ่งหลายจุด (Multiple Split-points) ทำให้กิ่งหลายกิ่งเจริญเติบโตจากโหนดต้นไม้เดี่ยว
ต้นไม้ถูกสร้างแบบโต้ตอบดังนี้:
- ผู้ใช้สังเกตข้อมูลหลายมิติในหน้าต่างโต้ตอบข้อมูล และเลือกแอตทริบิวต์แบ่งและจุดแบ่งหลายจุด
- ต้นไม้ตัดสินใจปัจจุบันในหน้าต่างโต้ตอบความรู้ถูกขยาย
- ผู้ใช้เลือกโหนดของต้นไม้ตัดสินใจ ผู้ใช้สามารถกำหนดป้ายกำกับคลาสให้โหนด (ทำให้โหนดเป็นใบ/Leaf) หรือขอการแสดงข้อมูลฝึกอบรมที่สอดคล้องกับโหนด
- นี่นำไปสู่การแสดงผลใหม่ของแต่ละแอตทริบิวต์ ยกเว้นแอตทริบิวต์ที่ใช้สำหรับการแบ่งบนเส้นทางเดียวกันจากราก
- ขั้นตอนโต้ตอบดำเนินต่อไปจนกว่าจะมีการกำหนดคลาสให้ทุกใบของต้นไม้ตัดสินใจ
