Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kulczycki, P." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
An algorithm for reducing the dimension and size of a sample for data exploration procedures
Autorzy:
Kulczycki, P.
Łukasik, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330110.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
dimension reduction
sample size reduction
linear transformation
simulated annealing
data mining
redukcja wymiaru
transformacja liniowa
wyżarzanie symulowane
eksploracja danych
Opis:
The paper deals with the issue of reducing the dimension and size of a data set (random sample) for exploratory data analysis procedures. The concept of the algorithm investigated here is based on linear transformation to a space of a smaller dimension, while retaining as much as possible the same distances between particular elements. Elements of the transformation matrix are computed using the metaheuristics of parallel fast simulated annealing. Moreover, elimination of or a decrease in importance is performed on those data set elements which have undergone a significant change in location in relation to the others. The presented method can have universal application in a wide range of data exploration problems, offering flexible customization, possibility of use in a dynamic data environment, and comparable or better performance with regards to the principal component analysis. Its positive features were verified in detail for the domain’s fundamental tasks of clustering, classification and detection of atypical elements (outliers).
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 133-149
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A complete gradient clustering algorithm formed with kernel estimators
Autorzy:
Kulczycki, P.
Charytanowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907781.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
analiza danych
eksploracja danych
grupowanie
metoda statystyczna
estymacja jądrowa
obliczenia numeryczne
data analysis
data mining
clustering
gradient procedures
nonparametric statistical methods
kernel estimators
numerical calculations
Opis:
The aim of this paper is to provide a gradient clustering algorithm in its complete form, suitable for direct use without requiring a deeper statistical knowledge. The values of all parameters are effectively calculated using optimizing procedures. Moreover, an illustrative analysis of the meaning of particular parameters is shown, followed by the effects resulting from possible modifications with respect to their primarily assigned optimal values. The proposed algorithm does not demand strict assumptions regarding the desired number of clusters, which allows the obtained number to be better suited to a real data structure. Moreover, a feature specific to it is the possibility to influence the proportion between the number of clusters in areas where data elements are dense as opposed to their sparse regions. Finally, the algorithm-by the detection of one-element clusters-allows identifying atypical elements, which enables their elimination or possible designation to bigger clusters, thus increasing the homogeneity of the data set.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 123-134
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
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