Informacja

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

Wyszukujesz frazę "unsupervised clustering" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Generalized fuzzy clustering method
Autorzy:
Przybyła, T.
Roj, D.
Jeżewski, J.
Matonia, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/332927.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
grupowanie rozmyte
uogólniona funkcja kosztów
grupowanie nienadzorowane
fuzzy clustering
fuzzy meridian
fuzzy myriad
generalized cost function
unsupervised clustering
Opis:
This paper presents a new hybrid fuzzy clustering method. In the proposed method, cluster prototypes are values that minimize the introduced generalized cost function. The proposed method can be considered as a generalization of fuzzy c–means (FCM) method as well as the fuzzy c–median (FCMed) clustering method. The generalization of the cluster cost function is made by applying the Lp norm. The values that minimize the proposed cost function have been chosen as the group prototypes. The weighted myriad is the special case of the group prototype, when the Lp norm is the L2 (Euclidean) norm. The cluster prototypes are the weighted meridians for the L1 norm. Artificial data set is used to demonstrate the performance of proposed method.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 69-76
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An approach to unsupervised classification
Autorzy:
Przybyła, T.
Pander, T.
Horoba, K.
Kupka, T.
Matonia, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333363.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
klasyfikacja
grupowanie rozmyte
klasyfikacja nienadzorowana
klasyfikator najbliższych sąsiadów
classification
fuzzy clustering
unsupervised classification
nearest neighbour classifier
Opis:
Classification methods can be divided into supervised and unsupervised methods. The supervised classifier requires a training set for the classifier parameter estimation. In the case of absence of a training set, the popular classifiers (e.g. K-Nearest Neighbors) can not be used. The clustering methods are considered as unsupervised classification methods. This paper presents an idea of the unsupervised classification with the popular classifiers. The fuzzy clustering method is used to create a learning set. The learning set includes only these patterns that are the best representative of each class in the input dataset. The numerical experiment uses an artificial dataset as well as the medical datasets (PIMA, Wisconsin Breast Cancer) and illustrates the usefulness of the proposed method.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 105-111
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Unsupervised clustering for fetal state assessment based on selected features of the cardiotocographic signals
Autorzy:
Przybyła, T.
Jeżewski, J.
Roj, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333112.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
klasyfikacja algorytmów bez nadzoru
grupowanie danych
monitoring płodu
kardiotokografia
unsupervised classification
fuzzy clustering
principal component analysis
fetal monitoring
Opis:
In modern obstetrics the cardiotocography is a routine method of fetal condition assessment based mainly on analysis of the fetal heart rate signals. The correct interpretation of recorded traces from a bedside monitor is very difficult even for experienced clinicians. Therefore, computerized fetal monitoring systems are used to yield the quantitative description of the signal. However, the effective techniques enabling automated conclusion generation based on cardiotocograms are still being searched. The paper presents an attempt to diagnose the fetal state basing on seventeen features describing the cardiotocographic records. The proposed method applies the unsupervised classification of signals. During our research we tried to classify the fetal state using the fuzzy c-means (FCM) clustering. We also tested how the efficiency of classification could be influenced by application of principal component analysis (PCA) algorithm. The obtained results showed that unsupervised classification cannot be considered as a support to fetal state assessment.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2009, 13; 157-162
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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