Separable data aggregation by layers of elementary classifiers

• Autorzy: Bobrowski L.

Warianty tytułu

PL

Separowalna agregacja danych w warstwach klasyfikatorów elementarnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

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.

PL

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.

Słowa kluczowe

EN

data transformations; data aggregation; separable data sets; elementary classifiers; convex and piecewise linear (CPL) criterion function

PL

transformacje danych; agregacja danych; separowalne zbiory danych; klasyfikatory elementarne; wypukła i odcinkowo-liniowa (CPL) funkcja kryterialna

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
• Rocznik: 2007
• Tom: Z. 2
• Strony: 19--37
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Bobrowski L.

• Białystok Technical University, Faculty of Computer Science

Bibliografia

• [1] Duda, O.R., Heart, P.E., Stork D.G.: Pattern Classification, Wydanie drugie, zmienione, John Wiley & Sons, 2001.
• [2] Fukunaga, K.: Introduction to Statistical Pattern Recognition, Academic Press 1990.
• [3] Vapnik, V.N.: Statistical Learning Theory, J. Wiley, New York 1998.
• [4] Rosenblatt, F.: Principles of neurodynamics, Spartan Books, Washington 1962.
• [5] Bobrowski, L.: Piecewise-Linear Classifiers, Formal Neurons and separability of the Learning Sets, Proceedings of ICPR’96, pp. 224-228, (13th International Conference on Pattern Recognition", August 25-29, 1996, Wienna, Austria).
• [6] Bobrowski, L,: Design of piecewise linear classifiers from formal neurons by some basis exchange technique, Pattern Recognition, 24(9), pp. 863-870, 1991.
• [7] Bobrowski, L.: The ranked neuronal networks, Biocybernetics and Biomedical Engineering, Vol. 12, No. 1-4, pp. 61-75, 1992.
• [8] Bobrowisk, L.: Eksploracja danych oparta na wypukłych i odcinkowo-liniowych funkcjach kryterialnych, Politechnik Białostocka, 2005.