W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

On feature extraction using distances from reference points

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2024

Opublikowano w

Foundations of Computing and Decision Sciences

Rocznik: 2024 | Tom: vol. 49 | Numer: no. 3

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • Feature extraction
  • Classification
  • Reference points
Streszczenie

EN Feature extraction is the key to a successfully trained classifier. Al- though many automatic methods exist for traditional data, other data types (e.g., sequences, graphs) usually require dedicated approaches. In this paper, we study a universal feature extraction method based on distance from reference points. First, we formalize this process and provide an instantiation based on network centrality. To reliably select the best reference points, we introduce the notion of θ-neighborhood which allows us to navigate the topography of fully connected graphs. Our exper- iments show that the proposed peak selection method is significantly better than a traditional top-k approach for centrality-based reference points and that the quality of the reference points is much less important than their quantity. Finally, we provide an alternative, neural network interpretation of reference points, which paves a path to optimization-based selection methods, together with a new type of neuron, called the Euclidean neuron, and the necessary modifications to backpropagation.

Data udostępnienia online

19.09.2024

Strony (od-do)

287 - 302

DOI

10.2478/fcds-2024-0015

URL

https://sciendo.com/pl/article/10.2478/fcds-2024-0015

Typ licencji

CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

40

Impact Factor

1,8 [Lista 2023]

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.