- Tytuł:
-
Separable data aggregation by layers of elementary classifiers
Separowalna agregacja danych w warstwach klasyfikatorów elementarnych - Autorzy:
- Bobrowski, L.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/341103.pdf
- Data publikacji:
- 2007
- Wydawca:
- Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
- Tematy:
-
transformacje danych
agregacja danych
separowalne zbiory danych
klasyfikatory elementarne
wypukła i odcinkowo-liniowa (CPL) funkcja kryterialna
data transformations
data aggregation
separable data sets
elementary classifiers
convex and piecewise linear (CPL) criterion function - Opis:
-
Data exploration or data mining goals can be reached by using variety of methods such as the fuzzy set theory or the rough sets theory. An interesting group of data exploration methods is based on minimization of convex and piecewise linear (CPL) criterion functions. This method originated from the theory of neural networks (multilayer Perceptrons). Powerful methods of data mining based on the support vector machines (SVM) can be also linked to this concept. Hierarchical networks of formal neurons or multivariate decision trees can be induced from learning sets through minimization CPL criterion functions specified for classification problem. Another type of the CPL criterion functions can be used for designing visualizing data transformations. Separability of the transformed learning sets is a fundamental concept in the CPL approach to designing data mining tools.
Cele eksploracji danych mogą być osiągnięte przy użyciu różnorodnych metod, takich jak teoria zbiorów rozmytych lub teoria zbiorów przybliżonych. Interesująca grupa metod eksploracji danych bazuje na minimalizacji wypukłych i odcinkowo-liniowych (CPL) funkcji kryterialnych. Metody te wywodzą się z teorii sieci neuropodobnych (wielowarstwowy perceptron). Do tej grupy mogą być także zaliczone silne obliczeniowo metody eksploracji danych bazujące na maszynach wektorów podpierających (SVM). Hierarchiczne sieci neuronów formalnych lub wielowymiarowe drzewa decyzyjne mogą być zbudowane na podstawie zbiorów uczących poprzez minimalizację funkcji kryterialnych typu CPL dostosowanych do problemu klasyfikacji. Inny typ funkcji kryterialnych CPL może być użyty do projektowania wizualizacyjnych transformacji danych. Podstawą w omawianym podejściu CPL do projektowania narzędzi eksploracji danych jest separowalność transformowanych zbiorów uczących. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 19-37
1644-0331 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł