Fractal Based Data Separation in Data Mining

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F13%3A00389175" target="_blank" >RIV/67985807:_____/13:00389175 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://sdiwc.net/digital-library/fractal-based-data-separation-in-data-mining" target="_blank" >http://sdiwc.net/digital-library/fractal-based-data-separation-in-data-mining</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fractal Based Data Separation in Data Mining
Popis výsledku v původním jazyce
The separation of the searched data from the rest is an important task in data mining. Three separation/classification methods are presented. Considering data as points in a metric space, the methods are based on transformed distances of neighbors of a given point in a multidimensional space via a function that uses an estimate of scaling exponent. We shortly describe them and show that transformation function has form of the distance to the scaling exponent power. We also show the efficiency of methodspresented on artificial as well as on real-life tasks and compare them with other standard as well as advanced approaches.
Název v anglickém jazyce
Fractal Based Data Separation in Data Mining
Popis výsledku anglicky
The separation of the searched data from the rest is an important task in data mining. Three separation/classification methods are presented. Considering data as points in a metric space, the methods are based on transformed distances of neighbors of a given point in a multidimensional space via a function that uses an estimate of scaling exponent. We shortly describe them and show that transformation function has form of the distance to the scaling exponent power. We also show the efficiency of methodspresented on artificial as well as on real-life tasks and compare them with other standard as well as advanced approaches.

Projekt
<a href="/cs/project/LG12020" target="_blank" >LG12020: Využití pokročilé statistické analýzy a nestatistických separačních metod pro detekování fyzikálních procesů v datech snímaných urychlovači elementárních částic.</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Proceedings of the The Third International Conference on Digital Information Processing and Communications
ISBN
978-0-9853483-3-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
287-295
Název nakladatele
SDIWC
Místo vydání
Hong Kong
Místo konání akce
Dubai
Datum konání akce
30. 1. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)