Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Classification method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Multidimensional Data Classification - Comparison of Isodata and Approximation by Points Methods
Klasyfikacja wielowymiarowych danych - porównanie metody 1 SOD АТА i metody aproksymacji punktami
Autorzy:
Maciuk, Arkadiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906292.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
classification
division method
multivalent data
Opis:
Efekt podziału zależy nie tylko od ustalenia kryteriów podziału, ale także od wyboru metody dzielenia. Standardowy algorytm klasyfikacji wielowymiarowych danych ISODATA dzieli wyjściowy zbiór na ustaloną liczbę rozłącznych podzbiorów tak, aby podział ten jak najkorzystniej spełniał przyjęte kryteria. Alternatywą wobec niego jest algorytm oparty na metodzie aproksymacji ustaloną liczbą punktów, którego efektem jest wskazanie obszarów zbioru o dużym stopniu zagęszczenia elementów. Artykuł zawiera porównanie efektów użycia tych metod ze wskazaniem zalet i wad. Omawia też pewne własności klasyfikacji wynikające z konsekwencji wyboru jednej z dwóch omawianych metod.
The effect of division is dependent not only on the criteria of division but also on the chosen method. The standard algorithm of multidimensional data classification ISODATA divides the given set into an assumed number of separable subsets in such a way that the division fulfills best the accepted criteria. An alternative method is approximation by the chosen number of points which in result indicates the areas of a set with large congestion o f the elements. The paper compares effects of using both methods listing their advantages and drawbacks. Apart from presenting the results of division of various sets some characteristics of classification are discussed which are an effect of the choice of one of the above mentioned methods.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Proposal of New Classification Algorithm
Propozycja nowego algorytmu klasyfikacyjnego
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905037.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
classification algorithm
mean shift method
silhouette indices
Opis:
In the paper a new method of classifying points to a predetermined number of classes is presented. The method is based on the use of the sample/window mean shift technique to obtain a synthetic insight into the data set structure. The method's performance is tested on Euclidean space data sets generated by the Milligan's CLUSTGEN programme through comparison with the grouping obtained by the k-means method. The criterion applied are the Rousseeuw's silhouette indices are used as a criterion for comparison.
W artykule przedstawiona jest nowa metoda klasyfikowania punktów zbioru danych do klas, których liczba jest zadana. Metoda oparta jest na wykorzystaniu techniki średniego przesunięcia okna/próby do uzyskania syntetycznego wglądu w strukturę zbioru danych. Działanie metody jest sprawdzone na zbiorach danych z przestrzeni euklidesowych wygenerowanych przy pomocy programu CLUSTGEN poprzez porównanie wyników z grupowaniem uzyskanym metodą k-średnich. Kryterium porównawczym są indeksy sylwetkowe Rousseeuwa.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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