Détail de la notice
Titre du Document
Evaluating performance of random subspace classifier on ELENA classification database
ICANN 2005
Auteur(s)
ZHORA Dmitry
Résumé
This work describes the model of random subspace classifier and provides benchmarking results on the ELENA database. The classifier uses a coarse coding technique to transform the input real vector into the binary vector of high dimensionality. Thus, class representatives are likely to become linearly separable. Taking into account the training time, recognition time and error rate the RSC network in many cases surpasses well known classification algorithms.
Editeur
Springer; Springer
Type du document
Conférence : International Conference on Artificial Neural Networks, 15, Warsaw, POL, 2005-09-11
Identifiant
ISSN : 0302-9743 ISBN : 3-540-28755-8
Source
Lecture notes in computer science A. 2005, vol. 3697, pp. 343-349 [7 pages] [bibl. : 7 ref.]
Langue
Anglais
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