Correlation Dimension Estimation for Classification

0083166 - ÚI 2007 RIV PL eng J - Článek v odborném periodiku
Jiřina, Marcel - Jiřina jr., M.
Correlation Dimension Estimation for Classification.
[Odhad korelační dimense pro klasifikaci.]
International Journal of Information Technology and Intelligent Computing. Roč. 1, č. 3 (2006), s. 547-557. ISSN 1895-8648
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0567
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: correlation dimension * probability density estimation * classification * UCI MLR
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika

In this paper we introduce a new approach that utilizes the correlation dimension (CD) both for probability density estimate of data and consequently for classification. It will be shown that just a classifier utilizing CD exhibits significantly better behavior (classification accuracy) then other kinds of classifiers. New CD-based classifier outperforms DME classifier and many classifiers published on Machine Learning Repository pages.

V článku zavádíme nový přístup, který používá korelační dimensi pro odhad hustoty pravděpodobnosti a následně pro klasifikaci. Ukazuje se, že klasifikátor využívající korelační dimensi vykazuje významně lepší chování než jiné druhy klasifikátorů. Nový klasifikátor předčí klasifikátor založený na distribution mapping exponentu a mnoho klasifikátorů publikovaných na stránkách databázi testovacích úloh UCI MLR.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0146504