کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409136 | 679057 | 2008 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learning topology of a labeled data set with the supervised generative Gaussian graph
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Extracting the topology of a set of a labeled data is expected to provide important information in order to analyze the data or to design a better decision system. In this work, we propose to extend the generative Gaussian graph to supervised learning in order to extract the topology of labeled data sets. The graph obtained learns the intra-class and inter-class connectedness and also the manifold-overlapping of the different classes. We propose a way to vizualize these topological features. We apply it to analyze the well-known Iris database and the three-phase pipe flow database.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 71, Issues 7–9, March 2008, Pages 1283–1299
Journal: Neurocomputing - Volume 71, Issues 7–9, March 2008, Pages 1283–1299
نویسندگان
Pierre Gaillard, Michaël Aupetit, Gérard Govaert,