Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
20
Lista 2021
Status:
Warianty tytułu:
Podejście do tworzenia zespołu w hierarchii klastrów z wykorzystaniem korelacji decyzji modelowych
Autorzy: Manziuk Eduard O., Wójcik Waldemar, Barmak Olexander V., Krak Iurii, Kulias Anatoliy, Drabovska Vira A., Puhach Vitalina M., Sundetov Samat , Mussabekova Aisha
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2020
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 9
Wolumen/Tom: 96
Strony: 108 - 113
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 1
Bazy: Web of Science | Scopus | BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Otwarte czasopismo
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 1 września 2020
Abstrakty: angielski | polski
In the article, an approach based on clustering is proposed, according to which the influence of an individual model is inversely proportional to the volumes of aggregated groups. With this approach, the influence of an individual solution of the model, which differs from others, is significantly increased. Aggregation of groups is made in direct proportion to the correlation of decisions. Moreover, the aggregation of groups of models is performed according to the hierarchical structure of the ensemble. The solutions of strongly correlated groups of models are replaced by a single cluster solution. This solution at the next level can be grouped with other closest groups of models. Due to this architecture, the level of influence of a single solution of the model is increased. The main advantage of the proposed approach is the determination of the structure of the ensemble depending on the correlation of model decisions. Clusterization of decisions for features of similarity enhances the role of diversity and allows levelling out the error of an individual decision at a local level and to provide acceptable global indicators of cluster efficiency. Advantage of the proposed approach is the possibility of building an ensemble based on the properties of the correlation parameters.
W artykule zaproponowano podejście oparte na grupowaniu, zgodnie z którym wpływ modelu indywidualnego jest odwrotnie proporcjonalny do wielkości grup zagregowanych. Dzięki takiemu podejściu wpływ indywidualnego rozwiązania modelu, różniącego się od innych, jest znacząco zwiększony. Agregacja grup jest dokonywana w sposób wprost proporcjonalny do korelacji decyzji. Ponadto agregacja grup modeli odbywa się zgodnie z hierarchiczną strukturą zespołu. Rozwiązania silnie skorelowanych grup modeli są zastępowane przez jedno rozwiązanie klastrowe. Rozwiązanie to na kolejnym poziomie może być grupowane z innymi najbliższymi grupami modeli. Ze względu na taką architekturęzwiększa się poziom wpływu pojedynczego rozwiązania modelu. Główną zaletą proponowanego podejścia jest określenie struktury zespołu w zależności od korelacji decyzji modelowych. Klasteryzacja decyzji dla cech podobieństwa zwiększa rolę różnorodności i pozwala na wyrównanie błędu pojedynczej decyzji na poziomie lokalnym oraz zapewnienie akceptowalnych globalnych wskaźników efektywności klastra. Zaletąproponowanego podejścia jest możliwość budowania zespołu w oparciu o właściwości parametrów korelacji