Tytuł:

Problem zmiennych zakłócających w agregowanych klasyfikatorach kNN

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

A problem of the noisy variables in the aggregated kNN classifiers

Autor:

Kubus, Mariusz

Temat i słowa kluczowe:

podejście wielomodelowe ; metoda k najbliższych sąsiadów ; selekcja zmiennych ; ensemble learning ; k nearest neighbours method ; feature selection

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2017, Nr 468, s. 116-126

Abstrakt:

Podejście wielomodelowe w dyskryminacji i regresji zyskało duże uznanie ze względu na poprawę stabilności modeli oraz ich dokładności przewidywań. Agregowanie klasyfikatorów k najbliższych sąsiadów (kNN) napotyka jednak poważne problemy. Metoda kNN, wykorzystująca w klasyfikacji wyłącznie odległości między obiektami, jest względnie stabilna, przez co zróżnicowanie klasyfikatorów bazowych można osiągnąć, jedynie wybierając różne podprzestrzenie. Tu z kolei napotykamy problem zmiennych zakłócających (noisy variables), to jest takich, które nie mają wpływu na zmienną objaśnianą, a które w metodzie kNN znacznie obniżają dokładność klasyfikacji. W artykule dokonano przeglądu zaproponowanych w literaturze metod agregowania klasyfikatorów kNN oraz zweryfikowano je z własną propozycją algorytmu. W badaniach wykorzystano zbiory danych rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi zakłócającymi

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2017

Typ zasobu:

artykuł

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/pn.2017.468.12

Język:

pol

Powiązania:

Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania ; Taksonomia 28 ; Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 468

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu