Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1177
Τίτλος: | Efficient data abstraction using weighted IB2 prototypes |
Συγγραφείς: | Ougiaroglou, Stefanos Evangelidis, Georgios |
Τύπος: | Article |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | k-NN classification Data reduction Abstraction Prototypes |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2014 |
Πηγή: | Computer Science and Information Systems |
Τόμος: | 11 |
Τεύχος: | 2 |
Πρώτη Σελίδα: | 665 |
Τελευταία Σελίδα: | 678 |
Επιτομή: | Data reduction techniques improve the efficiency of k-Nearest Neighbour classification on large datasets since they accelerate the classification process and reduce storage requirements for the training data. IB2 is an effective prototype selection data reduction technique. It selects some items from the initial training dataset and uses them as representatives (prototypes). Contrary to many other techniques, IB2 is a very fast, one-pass method that builds its reduced (condensing) set in an incremental manner. New training data can update the condensing set without the need of the “old” removed items. This paper proposes a variation of IB2, that generates new prototypes instead of selecting them. The variation is called AIB2 and attempts to improve the efficiency of IB2 by positioning the prototypes in the center of the data areas they represent. The empirical experimental study conducted in the present work as well as the Wilcoxon signed ranks test show that AIB2 performs better than IB2. |
URI: | https://doi.org/10.2298/CSIS140212036O https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1177 |
ISSN: | 1820-0214 2406-1018 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.2298/CSIS140212036O |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2014_CSIS_openaccess_1820-02141400036O.pdf | 137,16 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons