Thông tin tài liệu
Nhan đề : | Measures of Scatter and Fisher Discriminant Analysis for Uncertain Data |
Tác giả: | Tavakkol, Behnam |
Người tham gia: | K. Jeong, Myong L. Albin, Susan |
Năm xuất bản : | 2019 |
Nhà xuất bản : | IEEE Xplore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS: SYSTEMS, (2019), pp 14, issue 99 |
Tóm tắt : | Uncertain data objects are objects that can be characterized by either a probability density function (PDF) or with multiple points. Because of existing levels of uncertainty for uncertain data objects, the scatter of this type of objects might be very different than the scatter of certain data objects. Measures of scatter for uncertain objects have not been defined before. In this paper, we define covariance matrix, within scatter matrix, and between scatter matrix as the measures of scatter for uncertain data objects. Also, in this paper, we extend the idea of Fisher linear discriminant analysis for uncertain objects (UFLDA). We also develop kernel Fisher discriminant analysis for uncertain objects (UKFDA). The developed uncertain kernel Fisher discriminants are for two cases: 1) when the uncertain objects are given with PDF and 2) when the uncertain objects are given with multiple points. We compare the performance of our developed uncertain Fisher discriminants (UFLDA and UKFDA) with a few other methods in classification of uncertain data objects through several examples on both simulated and real-world data. We will show in the experiments that our eveloped uncertain Fisher discriminants outperform other methods in classifying uncertain data objects. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9826 |
Nguồn trực tuyến: | https://doi.org/10.1109/TSMC.2019.2902508 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
18
XEM & TẢI
4
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.