Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/9325
Заглавие документа: | The Occam's Razor Principle for Data Mining Models Based on Degenerate Selfguessing Fuzzy Classification Algorithms |
Авторы: | Vatlin, S. |
Дата публикации: | 2012 |
Издатель: | Минск: БГУ |
Библиографическое описание источника: | Modeling and Simulation : MS'2012 : Proc. of the Intern. Conf., 2—4 May 2012, Minsk, Belarus. - Minsk: Publ. Center of BSU, 2012. - 178 p. - ISBN 978-985-553-010-8. |
Аннотация: | Fuzzy classification models are one of the basic types of data mining models. The concepts of the simplicity and efficiency for fuzzy classifiers are introduced. We also introduced the concepts of consistent and degenerate selfguesssing fuzzy classifiers. The Occam’s Razor principle for data mining models based on fuzzy classification algorithms is formulated. The quality criterion for degenerate selfguessing fuzzy classifiers based on invariant simplicity measure is proved. The theorems on the conditions of improvement of degenerate selfguessing fuzzy classifiers are proved. |
URI документа: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/9325 |
Располагается в коллекциях: | 2012. Моделирование процессов систем: Труды Международной конференции |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
37r 161.pdf | 288,36 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.