Název: Learning Weighted Metrics Method with Nonsmooth Learning Process
Překlad názvu: Metoda váhované metriky s nehladkým procesem učení
Autoři: Jiřina, Marcel ; Jiřina jr., M.
Typ dokumentu: Výzkumné zprávy
Rok: 2008
Jazyk: eng
Edice: Technical Report, svazek: V-1026
Abstrakt: [eng] [cze]
A new approach to the Learning Weighted Metrics method for optimized classification of data with 1-NN rule Vidal is proposed. New approach is based on application of updating rule similar to one of Madaline neural network, and on dynamic optimization of the step size similar to Runge's method of half step. A short theory is given and the classification ability is demonstrated. Navrhuje se nový přístup k metodě váhované metriky pro optimalizovanou klasifikaci dat pomocí pravidla nejbližšího souseda. Nový přístup je založen na aplikaci aktualizačního pravidla podobného aktualizačnímu pravidlu u neuronové sítě Madalina a na dynamické optimalizaci velikosti kroku podobné Rungeho metodě polovičního kroku. Je podána krátká teorie a jsou ukázány klasifikační schopnosti metody.
Klíčová slova: 1-NN classifier; error minimization; multivariate data; pattern classification; weighted distances
Číslo projektu: CEZ:AV0Z10300504 (CEP), 1M0567 (CEP)
Poskytovatel projektu: GA MŠk
Práva: Dílo je chráněno podle autorského zákona č. 121/2000 Sb.

Instituce: Ústav informatiky AV ČR (web)
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0162753

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-39039


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav informatiky
Zprávy > Výzkumné zprávy