Cascade algorithm for the reference set size reduction

• Autorzy: Sierszeń, A.

Warianty tytułu

PL

Kaskadowy algorytm redukcji zbioru odniesienia

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

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.

Słowa kluczowe

PL

rozpoznawanie obrazów; reguła najbliższego sąsiada; kondensacja zbioru odniesienia; redukcja zbioru odniesienia; algorytm Changa; zmodyfikowany algorytm Changa; metoda hiperpłaszczyzn tnących; algorytm kaskadowy

EN

pattern recognition; nearest neighbour rule; reference set condensation; reference set reduction; Chang's algorithm; modified Chang's algorithm; method of cutting hyperplanes; cascade algorithm

• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/1
• Strony: 995-1008
• Opis fizyczny: Bibliogr. 2 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Sierszeń, A.

• Computer Engineering Department, Technical Univrsity of Łódź

Bibliografia

• [1] Jóźwik A., Kies P., Reference set size reduction for 1-nn rule based on finding mutually nearest and mutually furthest pairs of points. Corres2005 - materiały konferencyjne, 2005.
• [2] Merz C.H., Murphy P.M., UCIrepository of machine learning databases. 1996, http ://www.ics .uci .edu/~mlearn/MLRepository.html.