Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A novel similarity classifier with multiple ideal vectors based on k-means clustering

Lohrmann, Christoph; Luukka, Pasi (2018-04-24)

Katso/Avaa
lohrmann_et_al_a_novel_similarity_final_draft.pdf (764.8Kb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Lohrmann, Christoph
Luukka, Pasi
24.04.2018

Decision Support Systems

111

27-37

Elsevier

School of Engineering Science

https://doi.org/10.1016/j.dss.2018.04.003
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202001223062

Tiivistelmä

In the literature, researchers and practitioners can find a manifold of algorithms to perform a classification task. The similarity classifier is one of the more recently suggested classification algorithms. In this paper, we suggest a novel similarity classifier with multiple ideal vectors per class that are generated with k-means clustering in combination with the jump method. Two approaches for pre-processing, via simple standardization and via principal component analysis in combination with the MAP test and Parallel Analysis, are presented. On the artificial data sets, the novel classifier with standardization and with transformation power Y = 1 for the jump method results in significantly higher mean classification accuracies than the standard classifier. The results of the artificial data sets demonstrate that in contrast to the standard similarity classifier, the novel approach has the ability to cope with more complex data structures. For the real-world credit data sets, the novel similarity classifier with standardization and Y = 1 achieves competitive results or even outperforms the k-nearest neighbour classifier, the Naive Bayes algorithm, decision trees, random forests and the standard similarity classifier.

Lähdeviite

Lohrmann, C., Luukka, P. (2019). A novel similarity classifier with multiple ideal vectors based on k-means clustering. Decision Support Systems, vol. 111, pp. 27-37. DOI: 10.1016/j.dss.2018.04.003

Alkuperäinen verkko-osoite

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167923618300708?via%3Dihub
Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [736]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste