Klasyfikacja danych, algorytmy redukcji i edycji zbiorów wykorzystujące miarę reprezentatywności
Ładowanie...
Data
2010
Autorzy
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej
Lodz University of Technology. Press
Lodz University of Technology. Press
Abstrakt
Klasyfikacja danych to podejmowanie decyzji na podstawie informacji, które te dane przenoszą (tzw. cech danych). Prawidłowa i szybka klasyfikacja zależy od prawidłowego przygotowania zbioru danych, jak i doboru odpowiedniego algorytmu klasyfikacji. Jednym z takich algorytmów jest popularny algorytm najbliższego sąsiada (NN). Jego zaletami są prostota, intuicyjność i szerokie spektrum zastosowań. Jego wadą są duże wymagania pamięciowe i spadek szybkości działania dla ogromnych zbiorów danych. Algorytmy redukcji usuwają znaczną część elementów ze zbioru danych, co znacząco przyspiesza działanie algorytmu NN, jednocześnie pozostawiając te, na podstawie których nadal można z zadawalającą jakością klasyfikować dane. Algorytmy edycji oczyszczają zbiór danych z nadmiarowych i błędnych elementów. W artykule zaprezentowane zostaną algorytm redukcji i algorytm edycji zbiorów danych, obydwa wykorzystujące miarę reprezentatywności. Testy przeprowadzono na kilku dobrze znanych w literaturze zbiorach danych różnej wielkości. Otrzymane wyniki są obiecujące. Zestawiono je z wynikami innych popularnych algorytmów redukcji i edycji.
In data classification we make decision based on data features. Proper and fast classification depends on a Preparation of a data set and a selection of a suitable classification algorithm. One of these algorithms is popular Nearest Neighbor Rule (NN). Its advantages are simplicity, intuitiveness and wide rangę of applications. Its disadvantages are large memory requirements and decrease in speed for large data sets. Reduction algorithms remove much of data, which significantly speeds up NN. Simultaneously, they leave that data on the basis of which we can still make decisions with an acceptable classification quality. Editing algorithms remove redundant and atypical data from a data set. In this paper new reduction and editing algorithms, both using the representative measure, are presented. Tests were performed on several well-known in the literature data sets of different sizes. The results are promising. They were compared with the results of other popular reduction and editing procedures.
In data classification we make decision based on data features. Proper and fast classification depends on a Preparation of a data set and a selection of a suitable classification algorithm. One of these algorithms is popular Nearest Neighbor Rule (NN). Its advantages are simplicity, intuitiveness and wide rangę of applications. Its disadvantages are large memory requirements and decrease in speed for large data sets. Reduction algorithms remove much of data, which significantly speeds up NN. Simultaneously, they leave that data on the basis of which we can still make decisions with an acceptable classification quality. Editing algorithms remove redundant and atypical data from a data set. In this paper new reduction and editing algorithms, both using the representative measure, are presented. Tests were performed on several well-known in the literature data sets of different sizes. The results are promising. They were compared with the results of other popular reduction and editing procedures.
Opis
Słowa kluczowe
Cytowanie
Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej. Elektryka., 2010 z.121 s.463-486 sum.