Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kłopotek, Mieczysław" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
K-means is probabilistically poor
Autorzy:
Kłopotek, Mieczysław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201613.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
k-means
clustering
probabilistic k-richness
Opis:
Kleinberg introduced the concept of k-richness as a requirement for an algorithm to be a clustering algorithm. The most popular algorithm k means dos not fit this definition because of its probabilistic nature. Hence Ackerman et al. proposed the notion of probabilistic k-richness claiming without proof that k-means has this property. It is proven in this paper, by example, that the version of k-means with random initialization does not have the property probabilistic k-richness, just rebuking Ackeman's claim.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2022, 2(27); 5--26
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A feasible k-means kernel trick under non-Euclidean feature space
Autorzy:
Kłopotek, Robert
Kłopotek, Mieczysław
Wierzchoń, Sławomir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838163.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
kernel method
k-means
non-Euclidean feature space
Gower and Legendre theorem
Opis:
This paper poses the question of whether or not the usage of the kernel trick is justified. We investigate it for the special case of its usage in the kernel k-means algorithm. Kernel-k-means is a clustering algorithm, allowing clustering data in a similar way to k-means when an embedding of data points into Euclidean space is not provided and instead a matrix of “distances” (dissimilarities) or similarities is available. The kernel trick allows us to by-pass the need of finding an embedding into Euclidean space. We show that the algorithm returns wrong results if the embedding actually does not exist. This means that the embedding must be found prior to the usage of the algorithm. If it is found, then the kernel trick is pointless. If it is not found, the distance matrix needs to be repaired. But the reparation methods require the construction of an embedding, which first makes the kernel trick pointless, because it is not needed, and second, the kernel-k-means may return different clusterings prior to repairing and after repairing so that the value of the clustering is questioned. In the paper, we identify a distance repairing method that produces the same clustering prior to its application and afterwards and does not need to be performed explicitly, so that the embedding does not need to be constructed explicitly. This renders the kernel trick applicable for kernel-k-means.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 4; 703-715
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Weighted Laplacians of grids and their application for inspection of spectral graph clustering methods
Autorzy:
Kłopotek, Mieczysław
Wierzchoń, Sławomir
Kłopotek, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1954572.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
grid graph
analytical form of graph Laplacians
spectral clustering
graph cuts
graf siatkowy
analityczna forma grafu Laplacianie
grupowanie spektralne
graf cięcia
Opis:
This paper investigates the relationship between various types of spectral clustering methods and their kinship to relaxed versions of graph cut methods. This predominantly analytical study exploits the closed (or nearly closed) form of eigenvalues and eigenvectors of unnormalized (combinatorial), normalized, and random walk Laplacians of multidimensional weighted and unweighted grids. We demonstrate that spectral methods can be compared to (normalized) graph cut clustering only if the cut is performed to minimize the sum of the weight square roots (and not the sum of weights) of the removed edges. We demonstrate also that the spectrogram of the regular grid graph can be derived from the composition of spectrograms of path graphs into which such a graph can be decomposed, only for combinatorial Laplacians. It is impossible to do so both for normalized and random-walk Laplacians. We investigate the in-the-limit behavior of combinatorial and normalized Laplacians demonstrating that the eigenvalues of both Laplacians converge to one another with an increase in the number of nodes while their eigenvectors do not. Lastly, we show that the distribution of eigenvalues is not uniform in the limit, violating a fundamental assumption of the compact spectral clustering method.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2021, 25, 3; 329-353
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nowoczesne technologie i nowe źródła danych w pomiarze inflacji
Autorzy:
Białek, Jacek
Kłopotek, Mieczysław
Panek, Tomasz
Gatnar, Eugeniusz
Krężołek, Dominik
Data publikacji:
2022-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Opis:
W monografii Nowoczesne technologie i nowe źródła danych w pomiarze inflacji przedstawiono i podsumowano prace prowadzone w ramach projektu „Budowa zintegrowanego systemu statystyki cen detalicznych – INSTATCENY”. Liderem projektu był Główny Urząd Statystyczny w ramach konsorcjum naukowego zawiązanego ze Szkołą Główną Handlową w Warszawie i z Instytutem Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk. Realizacja projektu była możliwa dzięki środkom Narodowego Centrum Badań i Rozwoju przyznanym w I edycji konkursu ogłoszonego w ramach strategicznego programu badań naukowych i prac rozwojowych „Społeczny i gospodarczy rozwój Polski w warunkach globalizujących się rynków – GOSPOSTRATEG”. W opracowaniu opisano metodykę statystycznych badań cen na rynku detalicznym i działania podjęte w celu jej modernizacji. Ujęto w nim wszystkie najważniejsze zagadnienia związane z produkcją danych statystycznych w tym obszarze. Zostały opisane wyniki prac związanych z podstawowym celem projektu, tj. pozyskiwaniem i przetwarzaniem danych pochodzących z nowych alternatywnych źródeł, takich jak dane dostarczane przez sieci handlowe oraz pobierane automatycznie ze stron internetowych sklepów, i wdrożeniem ich do praktyki badań cen detalicznych.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Książka
Tytuł:
Zastosowanie nowoczesnych technologii informatycznych w korzystaniu z alternatywnych źródeł danych
Autorzy:
Rąkalski, Robert
Borkowski, Piotr
Jaroszewicz, Szymon
Wierzchoń, Sławomir
Kłopotek, Mieczysław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/chapters/2127062.pdf
Data publikacji:
2022-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Źródło:
Nowoczesne technologie i nowe źródła danych w pomiarze inflacji; 107-148
9788366466975
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Incremental document map formation: multi-stage approach
Autorzy:
Ciesielski, Krzysztof
Dramiński, Michał
A. Kłopotek, Mieczysław
Czerski, Dariusz
T. Wierzchoń, Sławomir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/764241.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Źródło:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2006, 4, 1
1732-1360
2083-3628
Pojawia się w:
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    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