Federacja Bibliotek Cyfrowych

Strona główna
Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa
Symulacyjna analiza wpływu wyboru kryterium optymalności podziału obiektów na jakość uzyskanej klasyfikacji w algorytmach K-średnich

Szczegóły obiektu: Symulacyjna analiza wpływu wyboru kryterium optymalności podziału obiektów na jakość uzyskanej klasyfikacji w algorytmach K-średnich

tile.noImage

Instytucja dostarczająca:Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa

Opis

Tytuł:
Symulacyjna analiza wpływu wyboru kryterium optymalności podziału obiektów na jakość uzyskanej klasyfikacji w algorytmach K-średnich
Twórca:
Najman, Krzysztof
Opis:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2008; Nr 7, s. 295-304
Dostępność obiektu:
Dostęp otwarty
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright);
Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku
Data:
2008.12.31;
2008
Typ:
artykuł
Język:
polski
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Relacja:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2008; Nr 7 (1207);
Taksonomia 15;
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Dostawca danych:
Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa

Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
poproś o pozwolenie
Rodzaj zawartości:
obrazy

Podobne obiekty

tile.noImage

Zastosowanie przetwarzania równoległego w analizie skupień

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2015.12.31 | 2015

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Samouczące się sieci GNG w grupowaniu dynamicznym zbiorów o wysokim wymiarze

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2013.12.31 | 2013

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Propozycja algorytmu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG ze zmiennym krokiem uczenia

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2011.12.31 | 2011

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Grupowanie dynamiczne z wykorzystaniem sieci GNG

Twórca:Najman, Krzysztof

Rodzaj zawartości:pozostałe

Czy mogę z tego skorzystać?:poproś o pozwolenie

tile.noImage

Ocena wpływu parametrów sterujących procesem samouczenia się sieci GNG na ich zdolność do separowania skupień

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2010.12.31 | 2010

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Zastosowanie nienadzorowanych sieci neuronowych typu Growing Neural Gas w analizie skupień

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2009.12.31 | 2009

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Symulacyjna analiza wpływu wyboru kryterium optymalności podziału obiektów na jakość uzyskanej klasyfikacji w algorytmach K-średnich

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2008.12.31 | 2008

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Grupowanie dynamiczne z wykorzystaniem samouczących się sieci GNG

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2012.12.31 | 2012

Rodzaj zawartości:obrazy

Projekt FBC TeNe

Projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich w ramach Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa na lata 2014-2020 (projekt nr POPC.02.04.00-00-0012/20-00)

Więcej informacji o projekcie znajdziesz na stronie: https://tene.fbc.pionier.net.pl/

Fundusze Europejskie. Polska Cyfrowa

Rzeczpospolita Polska

FBC - Federacja Bibliotek Cyfrowych

Unia Europejska - Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego

Używamy plików cookies, by nieustannie zwiększać komfort przeglądania naszej strony internetowej. W celu uzyskania szczegółowych informacji, prosimy o zapoznanie się z dokumentem Polityki Prywatności