A new feature set partitioning method for nearest mean classifier ensembles
Nearest Mean Classifier (NMC)provides good performance for small sample size problem. However concatenate different features into a high dimensional feature vectors and process them using a single NMC generally does not give good results because of dimensionality problem.In this new method, the fea...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ku-Mahamud, Ku Ruhana, Sediyono, Agung |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://repo.uum.edu.my/11967/1/PID54.pdf http://repo.uum.edu.my/11967/ http://www.icoci.cms.net.my/proceedings/2013/TOC.html |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Combined nearest mean classifiers for multiple feature classification
بواسطة: Abdullah, ,, وآخرون
منشور في: (2011) -
Ant system-based feature set partitioning algorithm for classifier ensemble construction
بواسطة: Abdullah, ,, وآخرون
منشور في: (2016) -
Prediction accuracy measurements for ensemble classifier
بواسطة: Abdullah, ,, وآخرون
منشور في: (2012) -
New bloom filter architecture for string matching
بواسطة: Sediyono, Agung, وآخرون
منشور في: (2008) -
Ant system-based feature set partitioning algorithm for K-NN and LDA ensembles construction
بواسطة: Abdullah, ,, وآخرون
منشور في: (2015)