Original title:
Learning Weighted Metrics Method with Nonsmooth Learning Process
Translated title:
Metoda váhované metriky s nehladkým procesem učení
Authors:
Jiřina, Marcel ; Jiřina jr., M. Document type: Research reports
Year:
2008
Language:
eng Series:
Technical Report, volume: V-1026 Abstract:
[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.
Keywords:
1-NN classifier; error minimization; multivariate data; pattern classification; weighted distances Project no.: CEZ:AV0Z10300504 (CEP), 1M0567 (CEP) Funding provider: GA MŠk
Rights: This work is protected under the Copyright Act No. 121/2000 Coll.