A brute-force approach to vegetation classification
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F10%3A00045595" target="_blank" >RIV/00216224:14310/10:00045595 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A brute-force approach to vegetation classification
Popis výsledku v původním jazyce
Introduction of a novel approach to the classification of vegetation data (species by plot matrices). This approach copes with a large amount of noise, groups irregularly shaped in attribute space and species turnover within groups. Method The proposed algorithm (Isopam) is based on the classification of ordination scores from isometric feature mapping. Ordination and classification are repeated in a search for either high overall fidelity of species to groups of sites, or high quantity and quality of indicator species for groups of sites. The classification is performed either as a hierarchical, divisive method or as non-hierarchical partitioning. In divisive clustering, resulting groups are subdivided until a stopping criterion is met. Isopam was tested on 20 real-world data sets. The resulting classifications were compared with solutions from eight widely used clustering algorithms.
Název v anglickém jazyce
A brute-force approach to vegetation classification
Popis výsledku anglicky
Introduction of a novel approach to the classification of vegetation data (species by plot matrices). This approach copes with a large amount of noise, groups irregularly shaped in attribute space and species turnover within groups. Method The proposed algorithm (Isopam) is based on the classification of ordination scores from isometric feature mapping. Ordination and classification are repeated in a search for either high overall fidelity of species to groups of sites, or high quantity and quality of indicator species for groups of sites. The classification is performed either as a hierarchical, divisive method or as non-hierarchical partitioning. In divisive clustering, resulting groups are subdivided until a stopping criterion is met. Isopam was tested on 20 real-world data sets. The resulting classifications were compared with solutions from eight widely used clustering algorithms.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
EF - Botanika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA206%2F09%2F0329" target="_blank" >GA206/09/0329: Vegetace České republiky: dokončení národního přehledu rostlinných společenstev</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Vegetation Science
ISSN
1100-9233
e-ISSN
—
Svazek periodika
21
Číslo periodika v rámci svazku
6
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—