Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Bubble algorithm for the reduction of reference

Sierszeń A.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2010

|

Vol. 16

117--123

2

Methods of reference set condensation for decision rules based on distance functions

Sierszeń A.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka

|

2009

|

z. 117

45-53

EN

The article presents four original algorithms of the reference set condensation to control the compromise between the speed and the quality of classification based on the obtained condensed reference set. The results obtained confirm the usefulness of the proposed algorithms, particularly in the case of very large training sets.

PL

W artykule przedstawiono cztery autorskie algorytmy kondensacji zbioru odniesienia, charakteryzujące się możliwością sterowania pomiędzy szybkością a jakością klasyfikacji, opartej na uzyskanym skondensowanym zbiorze odniesienia. Przeprowadzone testy dowodzą, że zaproponowane algorytmy umożliwiają znaczącą redukcję wielkości zbioru odniesienia dla reguły typu najbliższy sąsiad przy jednoczesnym zachowaniu jakości klasyfikacji bliskiej tej, jaką uzyskuje się z zastosowaniem pełnego zbioru uczącego użytego w roli zbioru odniesienia.

3

Reduction of reference set with the method of cutting hyperplanes

Sierszeń A.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2009

|

Vol. 13

215--220

EN

Reduction of this type may help to solve one of the greatest problems in pattern recognition, i.e. the compromise between the time of making a decision and its correctness. In the analysis of biomedical data, classification time is less important than certainty that classification is correct, i.e. that reliability of classification is accepted by the algorithm’s operator. It is usually possible to reduce the number of wrong decisions, using a more complex recognition algorithm and, as a consequence, increasing classification time. However, with a large quantity of data, this time may be considerably reduced by condensation of a set. Condensation of a set presented in this article is incremental, i.e. formation of the condensed reference set begins from a set containing one element. In each step, the size of the set is increased with one object. This algorithm consists in dividing the feature space with hyperplanes determined with pairs of the mutually furthest points. The hyperplanes are orthogonal to segments linking pairs of the mutually furthest points and they go through their centre.

4

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

EN

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.

PL

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.

5

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

EN

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.

PL

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.