Informacja

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

Wyszukujesz frazę "nearest neighbour rule" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Reduction of reference set with the method of cutting hyperplanes
Autorzy:
Sierszeń, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333155.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
reguła NN
pattern recognition
nearest neighbour rule
reference set condensation
reference set reduction
method of cutting hyperplanes
Opis:
Reduction of this type may help to solve one of the greatest problems in pattern recognition, i.e. the compromise between the time of making a decision and its correctness. In the analysis of biomedical data, classification time is less important than certainty that classification is correct, i.e. that reliability of classification is accepted by the algorithm’s operator. It is usually possible to reduce the number of wrong decisions, using a more complex recognition algorithm and, as a consequence, increasing classification time. However, with a large quantity of data, this time may be considerably reduced by condensation of a set. Condensation of a set presented in this article is incremental, i.e. formation of the condensed reference set begins from a set containing one element. In each step, the size of the set is increased with one object. This algorithm consists in dividing the feature space with hyperplanes determined with pairs of the mutually furthest points. The hyperplanes are orthogonal to segments linking pairs of the mutually furthest points and they go through their centre.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2009, 13; 215-220
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fast reduction of large dataset for nearest neighbor classifier
Autorzy:
Raniszewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333106.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
metody podziału
metody redukcji
przetwarzanie obrazów
reguła najbliższego sąsiada
pomiar reprezentatywny
division methods
reduction methods
images processing
nearest neighbour rule
representative measure
Opis:
Accurate and fast classification of large data obtained from medical images is very important. Proper images (data) processing results to construct a classifier, which supports the work of doctors and can solve many medical problems. Unfortunately, Nearest Neighbor classifiers become inefficient and slow for large datasets. A dataset reduction is one of the most popular solution to this problem, but the large size of a dataset causes long time of a reduction phase for reduction algorithms. A simple method to overcome the large dataset reduction problem is a dataset division into smaller subsets. In this paper five different methods of large dataset division are considered. The received subsets are reduced by using an algorithm based on representative measure. The reduced subsets are combined to form the reduced dataset. The experiments were performed on a large (almost 82 000 samples) two–class dataset dating from ultrasound images of certain 3D objects found in a human body.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 111-116
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bubble algorithm for the reduction of reference
Autorzy:
Sierszeń, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333099.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
reguła najbliższego sąsiada
kondensacja zbioru odniesienia
redukcja zbioru odniesienia
algorytmy bańki
pattern recognition
nearest neighbour rule
reference set condensation
reference set reduction
bubble algorithms
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 117-123
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