TAILIEUCHUNG - Chapter 2: Pattern Representation

Chapter 2: Pattern Representation introducts about Data structures for pattern representation, Proximity measures, Size of patterns, Abstractions of the data set , Feature extraction, Feature selection, Evaluation of classifiers. | Chapter 2 Pattern Representation Assoc. Prof. Dr. Duong Tuan Anh Faculty of Computer Science and Engineering, HCMC Univ. of Technology 3/2015 Outline 1. Data structures for pattern representation 2. Proximity measures 3. Size of patterns 4. Abstractions of the data set 5. Feature extraction Fisher’s linear discriminant Principal component analysis (PCA) 6. Feature selection 7. Evaluation of classifiers Pattern representation A pattern is a physical object or an abstraction notion. Depending on the classification problem, distinguishing features of the patterns are used. These features are called attributes. A pattern is the representation of an object by the values taken by the attributes. The choice of attributes and representation of patterns is very important step in pattern classification. A good representation is one which make use of discriminating attributes and also reduces the computational burden in pattern classification. 1. Data structures for pattern .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.