Zobrazeno 1 - 10
of 165
pro vyhledávání: '"cluster validity indices"'
Autor:
Aldo Acevedo, Claudio Duran, Ming-Ju Kuo, Sara Ciucci, Michael Schroeder, Carlo Vittorio Cannistraci
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 22441-22471 (2022)
Evaluating group separability is fundamental to pattern recognition. A plethora of dimension reduction (DR) algorithms has been developed to reveal the emergence of geometrical patterns in a low-dimensional space, where high-dimensional sample simila
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6b92221219de4094b1f7216f3c7966f9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Tehnički Vjesnik, Vol 27, Iss 6, Pp 1956-1964 (2020)
Evaluating internal Cluster Validity Index (CVI) is a critical task in clustering research. Existing studies mainly employ the number of clusters (NC-based method) or external CVIs (external CVIs-based method) to evaluate internal CVIs, which are not
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e9009cd493dc4483b77287b81071d879
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 4, p 2191 (2022)
The agenda of Industry 4.0 highlights smart manufacturing by making machines smart enough to make data-driven decisions. Large-scale 3D printers, being one of the important pillars in Industry 4.0, are equipped with smart sensors to continuously moni
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f6a6926d7edd406fafb80b97a1470284
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IET Smart Grid (2018)
Under competitive market environment, the knowledge of load variation and its behavioural aspect are essential for the survival of electric supply utility. Load profiling is a useful tool to acquire it, and k-means clustering is a crisp, robust and w
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e26ce42dc42d46cfa34e8a13690ef55c
Publikováno v:
International Journal of Computational Intelligence Systems, Vol 11, Iss 1 (2018)
Cluster Validity Indices (CVI) evaluate the efficiency of a clustering algorithm and Data Envelopment Analysis (DEA) evaluate the efficiency of Decision-Making Units (DMUs) using a number of inputs data and outputs data. Combination of the CVI and DE
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1223d632e53040efbfd3bc0f23d82838
Evaluating separability is fundamental to pattern recognition. A plethora of embedding methods, such as dimension reduction and network embedding algorithms, have been developed to reveal the emergence of geometrical patterns in a low-dimensional spa
Externí odkaz:
https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A89531
https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A89531/attachment/ATT-0/
https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A89531/attachment/ATT-0/
