Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

3 Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

3 Sierszeń A.

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytm Changa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Reduction of large reference sets with modified Chang's algorithm

Sierszeń A.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2009

T. 13, z. 3/1

1009-1019

The advantage of the Chang's algorithm is a considerable reduction of the reference set. Its drawback is relatively small speed. The modification proposed by the author of this article aims at accelerating computations by replacing a larger number of objects, not only a pair of them, with one object. For any object in the reference set, it is possible to determine all objects from the same class which are located at a shorter distance to it than any other object from a different class. This group of objects can be replaced by a single artificial object.

Zaletą algorytmu Changa jest znaczna redukcja zbioru odniesienia. Wadą tego algorytmu jest względnie mała szybkość działania. Modyfikacja zaproponowana przez autora niniejszego artykułu ma na celu przyspieszenie obliczeń poprzez zastępowanie jednym obiektem nie pary obiektów, ale większej liczby obiektów. Dla każdego obiektu ze zbioru odniesienia można wyznaczyć wszystkie obiekty z tej samej klasy znajdujące się od niego w mniejszej odległości niż jakikolwiek obiekt z innej klasy. Grupa takich obiektów może być zastąpiona jednym sztucznym obiektem.

Cascade algorithm for the reference set size reduction

Sierszeń A.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2009

T. 13, z. 3/1

995-1008

Two algorithms of the reference set condensation, one of which is based on finding the mutually furthest points and the other is the modification of the Chang's algorithm, are respectively of the incremental and eliminative type, i.e. the size of the condensed set increases or is reduced as a result of a subsequent iteration. The combination of both aforementioned types of condensation, i.e. the cascade algorithm of condensation, is more effective than each of these algorithms executed sepa-rately.

Dwa algorytmy kondesacji zbioru odniesienia, z których jeden jest oparty na znajdowaniu punktów wzajemnie najdalszych, a drugi jest modyfikacją algorytmu Changa, mają odpowiednio przyrostowy i eliminacyjnych charakter, tzn. w wyniku kolejnej iteracji wielkość skondensowanego zbioru odniesienia wzrasta lub jest redukowana. Kombinacja obu wymienionych typów kondensacji, tj. kaskadowy algorytm kondensacji, okazała się efektywniejsza od każdego z tych algorytmów działających samodzielnie.

Modyfikacja algorytmu Changa z wykorzystaniem metody znajdowania punktów najbliższych

Sierszeń A.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2007

T. 11, z. 3

193-202

Modyfikacja algorytmu Changa polegająca na zastąpieniu oryginalnego sposobu wyznaczania odległości do najbliżej położonego punktu z tej samej klasy zmodyfikowanymi metodami znajdowania punktów najbliższych przynosi dużą akceleracje obliczeń. Przeprowadzone eksperymenty dowodzą, że zaproponowana metoda nie zmniejsza w sposób istotny jakości klasyfikacji.

The modification of Chang's algorithm consisting in replacement of the original method of determining the distance to the nearest point from the same class with modified methods of finding the mutually nearest points causes a great acceleration of the computational phase. Results of experiments show that the presented method does not significantly decrease the quality of classification.