Fusion Methods for Unsupervised Learning Ensembles
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Okt 2014, 2014
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The application of a 'committee of experts' or ensemble learning to artificial neural networksthat apply unsupervised learning techniques is widely considered to enhance the effectivenessof such networks greatly.This book examines the potential of the ensemble meta-algorithm by describing and testing atechnique based on the combination of ensembles and statistical PCA that is able to determinethe presence of outliers in high-dimensional data sets and to minimize outlier effects in the final results.Its central contribution concerns an algorithm for the ensemble fusion of topology-preservingmaps, referred to as Weighted Voting Superposition (WeVoS), which has been devised to improve data exploration by 2-D visualization over multi-dimensional data sets. This generic algorithm is applied in combination with several other models taken from the family of topology preserving maps, such as the SOM, ViSOM, SIM and Max-SIM. A range of quality measures for topology preserving maps that are proposed in the literature are used to validate and compare WeVoS with other algorithms.The experimental results demonstrate that, in the majority of cases, the WeVoS algorithmoutperforms earlier map-fusion methods and the simpler versions of the algorithm with whichit is compared. All the algorithms are tested in different artificial data sets and in several of the most common machine-learning data sets in order to corroborate their theoretical properties. Moreover, a real-life case-study taken from the food industry demonstrates the practical benefits of their application to more complex problems. 160 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642423284
- Titolo
- Fusion Methods for Unsupervised Learning Ensembles
- Autore
- Bruno Baruque
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Okt 2014
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642423280
- ISBN 13
- 9783642423284
- Peso dell'articolo
- 254 grammi
- Dimensioni
- 235x155x9 mm
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