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Titre du document / Document title

Evaluating performance of random subspace classifier on ELENA classification database

Auteur(s) / Author(s)

ZHORA Dmitry (1) ;

Affiliation(s) du ou des auteurs / Author(s) Affiliation(s)

(1) Institute of Software Systems, 03187, 40 Glushkov Pr, Kiev, UKRAINE

Résumé / Abstract

This work describes the model of random subspace classifier and provides benchmarking results on the ELENA database. The classifier uses a coarse coding technique to transform the input real vector into the binary vector of high dimensionality. Thus, class representatives are likely to become linearly separable. Taking into account the training time, recognition time and error rate the RSC network in many cases surpasses well known classification algorithms.

Revue / Journal Title

Lecture notes in computer science    ISSN  0302-9743 

Source / Source

Congrès
Artificial neural networks :   ( Part II : formal models and their applications : ICANN 2005 : 15th International Conference, Warsaw, Poland, September 11-15, 2005 : proceedings )
International Conference on Artificial Neural Networks No15, Warsaw , POLOGNE (11/09/2005)
2005  , vol. 3697, pp. 343-349[Note(s) : XXXII-1045 p., ] [Document : 7 p.] (7 ref.) ISBN 3-540-28755-8 ;  Illustration : Illustration ;

Langue / Language

Anglais

Editeur / Publisher

Springer, Berlin, ALLEMAGNE  (1973) (Revue)
Springer, Berlin, ALLEMAGNE  (2005) (Monographie)

Mots-clés anglais / English Keywords

Modeling

;

Vector space

;

Probabilistic approach

;

Dimensionality

;

Performance evaluation

;

Database

;

Classification

;

Artificial intelligence

;

Formal method

;

Mots-clés français / French Keywords

Modélisation

;

Espace vectoriel

;

Approche probabiliste

;

Dimensionnalité

;

Evaluation performance

;

Base donnée

;

Classification

;

Intelligence artificielle

;

Méthode formelle

;

Mots-clés espagnols / Spanish Keywords

Modelización

;

Espacio vectorial

;

Enfoque probabilista

;

Dimensionalidad

;

Evaluación prestación

;

Base dato

;

Clasificación

;

Inteligencia artificial

;

Método formal

;

Localisation / Location

INIST-CNRS, Cote INIST : 16343, 35400013868261.0550

Nº notice refdoc (ud4) : 17415246



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