Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1185
Τίτλος: | A Fast Hybrid k-NN Classifier Based on Homogeneous Clusters |
Συγγραφείς: | Ougiaroglou, Stefanos Evangelidis, Georgios |
Τύπος: | Conference Paper |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | Nearest neighbors Classification Clustering |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2012 |
Τόμος: | 381 |
Πρώτη Σελίδα: | 327 |
Τελευταία Σελίδα: | 336 |
Τίτλος Τόμου: | Artificial Intelligence Applications and Innovations |
Μέρος Σειράς: | IFIP Advances in Information and Communication Technology |
Μέρος Σειράς: | IFIP Advances in Information and Communication Technology |
Επιτομή: | This paper proposes a hybrid method for fast and accurate Nearest Neighbor Classification. The method consists of a non-parametric cluster-based algorithm that produces a two-level speed-up data structure and a hybrid algorithm that accesses this structure to perform the classification. The proposed method was evaluated using eight real-life datasets and compared to four known speed-up methods. Experimental results show that the proposed method is fast and accurate, and, in addition, has low pre-processing computational cost. |
URI: | https://doi.org/10.1007/978-3-642-33409-2_34 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1185 |
ISBN: | 978-3-642-33408-5 978-3-642-33409-2 |
ISSN: | 1868-4238 1861-2288 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.1007/978-3-642-33409-2_34 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2012_AIAI_openaccess_978-3-642-33409-2_34.pdf | 264,59 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons