کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6951789 | 1451703 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Incremental conic functions algorithm for large scale classification problems
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم تکاملی تکین برای مشکلات طبقه بندی مقیاس بزرگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توابع مخروطی چندضلعی، برنامه ریزی ریاضی، طبقه بندی، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
In order to cope with classification problems involving large datasets, we propose a new mathematical programming algorithm by extending the clustering based polyhedral conic functions approach. Despite the high classification efficiency of polyhedral conic functions, the realization previously required a nested implementation of k-means and conic function generation, which has a computational load related to the number of data points. In the proposed algorithm, an efficient data reduction method is employed to the k-means phase prior to the conic function generation step. The new method not only improves the computational efficiency of the successful conic function classifier, but also helps avoiding model over-fitting by giving fewer (but more representative) conic functions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Digital Signal Processing - Volume 77, June 2018, Pages 187-194
Journal: Digital Signal Processing - Volume 77, June 2018, Pages 187-194
نویسندگان
Emre Cimen, Gurkan Ozturk, Omer Nezih Gerek,