Clustering with Various Distance Measures in Adaptive Resonance Theory

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F08%3A00051092" target="_blank" >RIV/00216224:14330/08:00051092 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Clustering with Various Distance Measures in Adaptive Resonance Theory

Popis výsledku v původním jazyce

The adaptive resonance theory (ART) was developed by psychologists some 20 years ago. Later on, it was adapted by machine learning for the supervised as well as unsupervised type of learning. In this article, we briefly explain ART-based unsupervised algorithms and the implementation of ART-based algorithms. We compare and discuss the performance of ART and some other well-known algorithms on various datasets. The basic features of the ART-based algorithms are explained, such as speed or how to build parameters' net to gain the global maxima (the best solution) - or some very good local maxima - automatically without the necessity of guessing the best input parameters' setting.

Název v anglickém jazyce

Clustering with Various Distance Measures in Adaptive Resonance Theory

Popis výsledku anglicky

The adaptive resonance theory (ART) was developed by psychologists some 20 years ago. Later on, it was adapted by machine learning for the supervised as well as unsupervised type of learning. In this article, we briefly explain ART-based unsupervised algorithms and the implementation of ART-based algorithms. We compare and discuss the performance of ART and some other well-known algorithms on various datasets. The basic features of the ART-based algorithms are explained, such as speed or how to build parameters' net to gain the global maxima (the best solution) - or some very good local maxima - automatically without the necessity of guessing the best input parameters' setting.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

5. Letní škola aplikované informatiky

ISBN

978-80-210-4774-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

49-59

Název nakladatele

Masarykova univerzita

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

1. 1. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—