Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1163
Τίτλος: | Fast data reduction by space partitioning via convex hull and MBR computation |
Συγγραφείς: | Giorginis, Thomas Ougiaroglou, Stefanos Evangelidis, Georgios Dervos, Dimitris A. |
Τύπος: | Article |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | Reduction by space partitioning RSP3 Classification Prototype generation Big training data Convex hull Minimum bounding rectangle (MBR) |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2022 |
Πηγή: | Pattern Recognition |
Τόμος: | 126 |
Πρώτη Σελίδα: | 108553 |
Επιτομή: | Large volumes of training data introduce high computational cost in instance-based classification. Data reduction algorithms select or generate a small (condensing) set of representative training prototypes from the available training data. The Reduction by Space Partitioning algorithm is one of the most well-known prototype generation algorithms that repetitively divides the original training data into subsets. This partitioning process needs to identify the diameter of each subset, i.e., its two farthest instances. This is a costly process since it requires the calculation of all distances between the instances in each subset. The paper introduces two new very fast variations that, instead of computing the actual diameter of a subset, choose a pair of distant-enough instances. The first variation uses instances belonging to an exact 3d convex hull of the subset, while the second one uses instances belonging to the minimum bounding rectangle of the subset. Our experimental study shows that the new variations vastly outperform the original algorithm without a penalty in classification accuracy and reduction rate. |
URI: | https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.108553 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1163 |
ISSN: | 0031-3203 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.1016/j.patcog.2022.108553 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2021_PR_RSPR3_with_Convex_hull.pdf | 553,44 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.