Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Theodoridis, Y." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Tracing cluster transitions for different cluster types
Autorzy:
Ntoutsi, I.
Spiliopoulou, M.
Theodoridis, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970818.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
dynamic environments
change detection
cluster-type-specific indicators
Opis:
Clustering algorithms detect groups of similar population members, like customers, news or genes. In many clustering applications the observed population evolves and changes over time, subject to internal and external factors. Detecting and understanding changes is important for decision support. In this work, we present the MONIC+ framework for cluster-type-specific transition modeling and detection. MONIC+ encompasses a typification of clusters and cluster-type-specific transition indicators, by exploiting cluster topology and cluster statistics for the transition detection process. Our experiments on both synthetic and real datasets demonstrate the usefulness and applicability of our framework.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2009, 38, 1; 239-259
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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