Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Pobierz

Tytuł: Rough sets methods in feature reduction and classification

Autor:

Świniarski, Roman W.

Data wydania:

2001

Typ zasobu:

artykuł

Współtwórca:

Grzymala-Busse, Jerzy - ed. ; Świniarski, Roman W. - ed. ; Zhong, Ning - ed. ; Ziarko, Wojciech - ed.

Podtytuł:

Rough Sets and Their Applications

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, volume 11 (2001)

Abstract:

The paper presents an application of rough sets and statistical methods to feature reduction and pattern recognition. The presented description of rough sets theory emphasizes the role of rough sets reducts in feature selection and data reduction in pattern recognition. The overview of methods of feature selection emphasizes feature selection criteria, including rough set-based methods. ; The paper also contains a description of the algorithm for feature selection and reduction based on the rough sets method proposed jointly with Principal Component Analysis. Finally, the paper presents numerical results of face recognition experiments using the learning vector quantization neural network, with feature selection based on the proposed principal components analysis and rough sets methods.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:58778

Strony:

565-582

Źródło:

AMCS, volume 11, number 3 (2001) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Temat i słowa kluczowe:

rough sets feature selection classification

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

2021-09-03

Data dodania obiektu:

2021-07-21

Liczba wyświetleń treści obiektu:

238

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/65561

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Rough sets methods in feature reduction and classification 2021-09-03

Obiekty

Podobne
AMCS, Volume 16 (2006)
AMCS, Volume 16 (2006)

Correlation-based feature selection strategy in classification problems

Michalak, Krzysztof Kwaśnicka, Halina Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.

2006
artykuł
AMCS, Volume 20 (2010)
AMCS, Volume 20 (2010)

On classification with missing data using rough-neuro-fuzzy systems

Nowicki, Robert K. Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.

2010
artykuł
AMCS, volume 13 (2003)
AMCS, volume 13 (2003)

Selecting differentially expressed genes for colon tumor classification

Fujarewicz, Krzysztof Wiench, Małgorzata Kimmel, Marek - red. Lachowicz, Mirosław - red. Świerniak, Andrzej - red.

2003
artykuł
AMCS, Volume 24 (2014)
AMCS, Volume 24 (2014)

Data mining methods for gene selection on the basis of gene expression arrays

Muszyński, Michał Osowski, Stanisław Abaev, Pavel - ed. Razumchik, Rostislav - ed. Kołodziej, Joanna - ed.

2014
artykuł
AMCS, Volume 24 (2014)
AMCS, Volume 24 (2014)

A differential evolution approach to dimensionality reduction for classification needs

Martinović, Goran Bajer, Dražen Zorić, Bruno Kowal, Marek - red. Korbicz, Józef (1951- ) - red.

2014
artykuł
AMCS, volume 11 (2001)
AMCS, volume 11 (2001)

Knowledge, vagueness and logic

Wybraniec-Skardowska, Urszula Grzymala-Busse, Jerzy - ed. Świniarski, Roman W. - ed. Zhong, Ning - ed. Ziarko, Wojciech - ed.

2001
artykuł
AMCS, volume 11 (2001)
AMCS, volume 11 (2001)

Rough modeling - A bottom-up approach to model construction

Loken, Terje Komorowski, Jan Grzymala-Busse, Jerzy - ed. Świniarski, Roman W. - ed. Zhong, Ning - ed. Ziarko, Wojciech - ed.

2001
artykuł
AMCS, Volume 22 (2012)
AMCS, Volume 22 (2012)

ReSySTER: A hybrid recommender system for Scrum team roles based on fuzzy and rough sets

Colomo-Palacios, Ricardo González-Carrasco, Israel López-Cuadrado, José Luis García-Crespo, Ángel Cordón, Oskar - ed. Kazienko, Przemysław - ed.

2012
artykuł
Więcej

Dane kontaktowe

Adres

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego
al. Wojska Polskiego 71
65-762 Zielona Góra

Telefon

(+48) 68 328 21 55

E-Mail

repozytorium@uz.zgora.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji