• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو
A novel ensemble method-taliem-ir

A novel ensemble method for k-nearest neighbor

۰ تومان

In this paper, to address the issue that ensembling k-nearest neighbor (kNN) classifiers with resampling approaches cannot generate component classifiers with a large diversity, we consider ensembling kNN through a multimodal perturbation-based method. Since kNN is sensitive to the input attributes, we propose a weighted heterogeneous distance Metric (WHDM). By using a WHDM and evidence theory, a progressive kNN classifier is developed. Based on a progressive kNN, the random subspace method,  attribute reduction, and Bagging, a novelalgorithm termed RRSB (reduced random subspace-based Bagging) is proposed for construct ensemble classifier, which can increase the diversity of component  classifiers without damagingthe accuracy of the component classifiers. In detail, RRSB adopts the perturbation on the learning parameter with a weighted heterogeneous distance metric, the perturbation on the input space with random subspace and attribute reduction, the perturbation on the training data with Bagging, and the perturbation on the output target of k neighbors with evidence theory. In the experimental stage, the value of k, the different perturbations on RRSB and the ensemble size are analyzed. In addition, RRSB is compared with other multimodal perturbation-based ensemble algorithms on multiple UCI data sets and a KDD data set. The results from the experiments demonstrate the effectiveness of RRSB for kNN ensembling.

دسته: علوم معماری-Architectural Science, مقالات معماری-Architectural articles, مقالات-Article برچسب: architecture, Distance metric, ensemble learning, evidence theory, K nearest neighbor, random subspace
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

In this paper, to address the issue that ensembling k-nearest neighbor (kNN) classifiers with resampling approaches cannot generate component classifiers with a large diversity, we consider ensembling kNN through a multimodal perturbation-based method. Since kNN is sensitive to the input attributes, we propose a weighted heterogeneous distance Metric (WHDM). By using a WHDM and evidence theory, a progressive kNN classifier is developed. Based on a progressive kNN, the random subspace method,  attribute reduction, and Bagging, a novelalgorithm termed RRSB (reduced random subspace-based Bagging) is proposed for construct ensemble classifier, which can increase the diversity of component  classifiers without damagingthe accuracy of the component classifiers. In detail, RRSB adopts the perturbation on the learning parameter with a weighted heterogeneous distance metric, the perturbation on the input space with random subspace and attribute reduction, the perturbation on the training data with Bagging, and the perturbation on the output target of k neighbors with evidence theory. In the experimental stage, the value of k, the different perturbations on RRSB and the ensemble size are analyzed. In addition, RRSB is compared with other multimodal perturbation-based ensemble algorithms on multiple UCI data sets and a KDD data set. The results from the experiments demonstrate the effectiveness of RRSB for kNN ensembling.

 

INTRODUCTION

Ensemble learning has been a prominent topic in the field of machine learning in recent years, and it is listed as the first of four research directions in machine learning research by Dietterich . To enhance the generalization performance of ensemble learning, many different approaches have been proposed for training accurate but diverse component classifiers. According to the mode of training the classifier, the typical ensemble approaches can be divided into three cases :  component classifier is trained on a different attribute subspace.  component classifier is trained on different resampling training data.  component classifier is trained on a data set with several different parameters. The ensemble scheme may take into account any of the above three techniques.

 

چکیده

در این مقاله با توجه به مسئله ای که طبقه بندی های k-nearest همسایه (kNN) با استفاده از رویکرد resampling می تواند طبقه بندی های مولد را با تنوع زیادی ایجاد نمی کند، ما kNN را از طریق روش متضاد متقابل به کار می بریم. از آنجا که kNN به ویژگی های ورودی حساس است، ما یک Metric (WHDM) با فاصله ناهمگن وزنی پیشنهاد می کنیم. با استفاده از WHDM و تئوری شواهد، طبقه بندی پیشرفته kNN توسعه یافته است. بر اساس یک kNN مترقی، روش تقسیم تصادفی تصادفی، کاهش ویژگی و Bagging، یک الگوریتم جدیدی به نام RRSB (کاهش بسته بندی مبتنی بر زیرمجموعه تصادفی) برای طبقه بندی سازنده سازه ای پیشنهاد شده است که می تواند تنوع کلاس های طبقه بندی را بدون آسیب رساندن به دقت مولفه افزایش دهد طبقه بندی ها به طور دقیق، RRSB اختلال در پارامتر یادگیری را با ماتریس فاصله ناهمگن وزن، اختلال در فضای ورودی با فضای تصادفی و کاهش ویژگی، اختلال در داده های آموزشی با Bagging و اختلال در هدف خروجی k همسایگان، تصویب می کند. با نظریه شواهد. در مرحله آزمایشی، مقدار k، اختلالات مختلف بر روی RRSB و اندازه ی گروه تحلیل می شود. علاوه بر این، RRSB با دیگر الگوریتم های ترکیبی مبتنی بر وقفه های چندجمله ای در مجموعه داده های چندگانه UCI و مجموعه داده KDD مقایسه می شود. نتایج آزمایشات اثربخشی RRSB را برای مجموعه kNN نشان می دهد.

 

مقدمه

یادگیری گروهی در سالهای اخیر یکی از موضوعات مهم در زمینه یادگیری ماشین بوده است و به عنوان اولین از چهار جهت تحقیق در تحقیقات ماشینکاری توسط Dietterich ذکر شده است. برای ارتقاء عملکرد عمومی سازی یادگیری گروهی، روش های متفاوتی برای طبقه بندی دقیق، اما متنوعی از مولفه های مختلف ارائه شده است. طبق روش آموزش طبقه بندی، روشهای معمول گروه را می توان به سه مورد تقسیم کرد:  طبقه بندی سازنده بر روی یک زیر فضای ویژگی خاص آموزش داده می شود.  طبقه بندی سازنده بر روی داده های مختلف آموزش resampling آموزش داده می شود.  طبقه بندی سازنده در یک مجموعه داده با چند پارامتر مختلف آموزش دیده است. طرح گروه می تواند هر یک از سه تکنیک فوق را در نظر بگیرد.

Year: 2018

Publisher : ELSEVIER

 By : Hadi Habibzadeh, Tolga Soyata, Burak Kantarci,Azzedine Boukerche, Cem Kaptan

File Information: English Language/ 28 Page / size: 0.98 MB

Download

سال : 1396

ناشر : ELSEVIER

کاری از : هادی حبیب زاده، Tolga Soyata، Burak Kantarci، Azzedine Boukherhe، Cem Kaptan

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 28 صفحه / حجم : MB 0.98

لینک دانلود     

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “A novel ensemble method for k-nearest neighbor” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • A scientometric review-taliem-ir

    A scientometric review of global research on sustainability and sustainable development

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • New measures of uncertainty-taliem-ir

    New measures of uncertainty for an interval-valued information system

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • Security and Privacy Challenges-taliem-ir

    Security and Privacy Challenges in Smart Cities

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب آموزش اتوکد

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
Smart Cities and Mobility: Does the Smartness of Australian Cities Lead to Sustainable...Smart Cities and Mobility-taliem-irTitle Challenges of urban-taliem-irTitle: Challenges of urban green space management in the face of using inadequate...
رفتن به بالا