Počet záznamů: 1
Recursive Clustering Hematological Data Using Mixture of Exponential Components
- 1.
SYSNO ASEP 0482566 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Recursive Clustering Hematological Data Using Mixture of Exponential Components Tvůrce(i) Suzdaleva, Evgenia (UTIA-B) RID, ORCID
Nagy, Ivan (UTIA-B) RID, ORCID
Petrouš, Matej (UTIA-B)Celkový počet autorů 3 Zdroj.dok. Proceedings of International Conference on Intelligent Informatics and BioMedical Sciences ICIIBMS 2017. - Piscataway : IEEE, 2017 - ISBN 978-1-5090-6665-0 Rozsah stran s. 63-70 Poč.str. 8 s. Forma vydání Tištěná - P Akce International Conference on Intelligent Informatics and BioMedical Sciences ICIIBMS 2017 Datum konání 24.11.2017 - 26.11.2017 Místo konání Okinawa Země JP - Japonsko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. JP - Japonsko Klíč. slova mixture-based clustering ; recursive mixture estimation ; exponential components Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum Obor OECD Statistics and probability CEP GA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 UT WOS 000426897300015 EID SCOPUS 85047411746 DOI https://doi.org/10.1109/ICIIBMS.2017.8279700 Anotace The paper deals with the mixture-based clustering of anonymized data of patients with leukemia. The presented clustering algorithm is based on the recursive Bayesian mixture estimation for the case of exponential components and the data-dependent dynamic pointer model. The main contribution of the paper is the online performance of clustering, which allows us to actualize the statistics of components and the pointer model with each new measurement. Results of the application of the algorithm to the clustering of hematological data are demonstrated and compared with theoretical counterparts.
Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2018
Počet záznamů: 1