CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishWe report the results from an experimental investigation on the complexity of data subsets generated by the Random Subspace method. The main aim of this study is to analyse the variability of the complexity among the generated subsets. Four measures of complexity have been used, three from [4]: the minimal spanning tree (MST), the adherence subsets measure (ADH), the maximal feature efficiency (MFE); and a cluster label consistency measure (CLC) proposed in [7]. Our results with the UCI “wine” data set relate the variability in data complexity to the number of features used and the presence of redundant features.
Scheda prodotto non validato
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
| Titolo: | Complexity of Data Subsets Generated by the Random Subspace Method: an Experimental Investigation | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2001 | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11567/1086103 | |
| ISBN: | 978-3-540-42284-6 | |
| Appare nelle tipologie: | 04.01 - Contributo in atti di convegno |
File in questo prodotto:
Copyright © 2022