Beschreibung
Wir schlagen zwei Vorverarbeitungsschritte für die Klassifizierung vor, die konvexe Hüllen-basierte Algorithmen auf den Trainingssatz anwenden, um die Leistung und Geschwindigkeit der Klassifizierung zu verbessern. Der Algorithmus zur Klassenrekonstruktion verwendet einen Clustering-Algorithmus in Kombination mit einem auf einer konvexen Hülle basierenden Ansatz, der den Datensatz mit einer neuen und erweiterten Klassenstruktur neu beschriftet. Wir demonstrieren, wie dieser Algorithmus zur Leistungsverbesserung die Genauigkeitsergebnisse von Naive Bayes in einigen, aber nicht allen Fällen, in denen reale Datensätze verwendet werden, steigern kann.
Autorenporträt
Dr. Sathish Kumar Penchala, ein Bildungsexperte, erhielt einen Master in Distributed Computing System und promovierte in CSE. Er hat in verschiedenen Fachzeitschriften über maschinelles Lernen veröffentlicht. Dr. Kishore Anthuvan Sahayaraj, ein Bildungsexperte, erhielt einen Master in Distributed Computing System und promovierte in CSE.
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