Ensemble approaches based on aggregated models have been applied with success
to discrimination and regression tasks. Nevertheless this approach can be applied to cluster analysis
tasks. Many articles have proved that, by combining different clusterings, an improved solution
can be obtained.
The article presents the possibility of applying ensemble approach based on aggregated models
to cluster symbolic data. The paper presents also presents results of clustering obtained by
applying ensemble approach.
Podejście wielomodelowe oparte na agregacji modeli jest z powodzeniem wykorzystywane w
zagadnieniach dyskryminacyjnych i regresyjnych. Niemniej jednak podejście to może zostać także
zastosowane w zagadnieniu klasyfikacji. W wielu artykułach wskazuje się, że połączenie wielu
różnych klasyfikacji pozwala otrzymać lepsze wyniki.
Artykuł przedstawia możliwość zastosowania podejścia wielomodelowego w klasyfikacji danych
symbolicznych. W artykule przedstawiono także wyniki klasyfikacji z wykorzystaniem podejścia
wielomodelowego.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00