Počet záznamů: 1  

Clustering with a Model of Sub-Mixtures of Different Distributions

  1. 1.
    SYSNO ASEP0478195
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevClustering with a Model of Sub-Mixtures of Different Distributions
    Tvůrce(i) Nagy, Ivan (UTIA-B) RID, ORCID
    Suzdaleva, Evgenia (UTIA-B) RID, ORCID
    Petrouš, Matej (UTIA-B)
    Celkový počet autorů3
    Zdroj.dok.Proceedings of IEEE 15th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics SISY 2017. - Piscataway : IEEE, 2017 - ISBN 978-1-5386-3854-5
    Rozsah strans. 315-320
    Poč.str.6 s.
    Forma vydáníNosič - C
    AkceIEEE 15th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY 2017)
    Datum konání14.09.2017 - 16.09.2017
    Místo konáníSubotica
    ZeměRS - Srbsko
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaclustering ; sub-mixtures ; different distributions
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Obor OECDComputer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    CEPGA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000427311500056
    EID SCOPUS85040192839
    DOI10.1109/SISY.2017.8080574
    AnotaceThis paper deals with a modeling of data by several mixtures of different distributions within a task of clustering. This issue can be required from a practical point of view, e.g., for a multi-modal system, which generates measurements described by different distributions. The approach is based on the partition of the data on several parts, the factorization of the joint probability density function according to these parts and the estimation of each conditional mixture separately. Due to the data-based construction of the general model from the estimated components, the most suitable combination of the components is used at each time instant. The illustrative experiments are demonstrated.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2018
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.