Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1174
Τίτλος: Generating Fixed-Size Training Sets for Large and Streaming Datasets
Συγγραφείς: Ougiaroglou, Stefanos
Arampatzis, Georgios
Dervos, Dimitris A.
Evangelidis, Georgios
Τύπος: Conference Paper
Θέματα: FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences
Λέξεις-Κλειδιά: k-NN Classification
Data Reduction
Prototype Generation
Data Streams
Clustering
Ημερομηνία Έκδοσης: 25-Αυγ-2017
Τόμος: 10509
Πρώτη Σελίδα: 88
Τελευταία Σελίδα: 102
Τίτλος Τόμου: Advances in Databases and Information Systems
Μέρος Σειράς: Lecture Notes in Computer Science
Μέρος Σειράς: Lecture Notes in Computer Science
Επιτομή: The k Nearest Neighbor is a popular and versatile classifier but requires a relatively small training set in order to perform adequately, a prerequisite not satisfiable with the large volumes of training data that are nowadays available from streaming environments. Conventional Data Reduction Techniques that select or generate training prototypes are also inappropriate in such environments. Dynamic RHC (dRHC) is a prototype generation algorithm that can update its condensing set when new training data arrives. However, after repetitive updates, the size of the condensing set may become unpredictably large. This paper proposes dRHC2, a new variation of dRHC, which remedies the aforementioned drawback. dRHC2 keeps the size of the condensing set in a convenient, manageable by the classifier, level by ranking the prototypes and removing the least important ones. dRHC2 is tested on several datasets and the experimental results reveal that it is more efficient and noise tolerant than dRHC and is comparable to dRHC in terms of accuracy.
URI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-66917-5_7
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1174
ISBN: 978-3-319-66916-8
978-3-319-66917-5
ISSN: 0302-9743
1611-3349
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.1007/978-3-319-66917-5_7
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
2017_ADBIS.pdf315,94 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons