Bayes Classification for Nonstationary Patterns
PBN-AR
Instytucja
Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
angielski
Czasopismo
International Journal of Computational Methods
ISSN
0219-8762
EISSN
1793-6969
Wydawca
WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD
DOI
URL
Rok publikacji
2015
Numer zeszytu
2
Strony od-do
1-19
Numer tomu
12
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
1,2
Autorzy
Słowa kluczowe
angielski
data analysis
classification
pattern nonstationarity
pattern size reduction
Bayes approach
classifier adaptation
statistical kernel estimators
artificial neural networks
Streszczenia
Język
angielski
Treść
The paper's subject is classification with nonstationary patterns. The attribute space is finite-dimensional, while its coordinates in particular may be continuous, binary, discrete, categorical in character, or also a combination of these. The number of patterns is not methodologically limited. Use of the Bayes approach minimizes the expected value of misclassifications, allowing additionally for an influence in the proportions of probability of errors when assigning to specific classes. In turn, the statistical kernel estimators method makes the algorithm independent of patterns' shapes. The investigated procedure also eliminates elements of patterns which have insignificant or even negative influence on the results' accuracy. Appropriate modifications follow the classifier parameters, which increases the effectiveness of procedure adaptation for nonstationary patterns. The algorithm concept is based on the sensitivity method, used with artificial neural networks.
Cechy publikacji
original-article
Inne
System-identifier
25689
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych