Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  202007118331
TI  -  دسته‌بندی داده‌های دو رده‌ای با ابرمستطیل موازی محورهای مختصات
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  مصلحی زهرا
AU  -  پالهنگ مازیار
AD  -  دانشجو
AD  -  
Y1  -  2016
PY  -  2016
VL  -  26
IS  -  7
SP  -  1
EP  -  14
KW  -  یادگیری ماشین
KW  -   دسته‌بندی
KW  -   درخت تصمیم
KW  -   هندسه محاسباتی
KW  -   تفکیک‌پذیری
KW  -   مستطیل
DO  -  
N2  -  یکی از روشهای یادگیری در یادگیری ماشین و شناسایی الگو، یادگیری با ناظر است. در یادگیری با ناظر و در مسایل دو رده‌ای، برچسب دادههای آموزشی موجود و شامل دو رده مثبت و منفی میباشند. هدف الگوریتم یادگیری با ناظر، محاسبه فرضیه‌ای است که بتواند با کمترین مقدار خطا، داده‌های مثبت و منفی را از یکدیگر جدا کند. در این مقاله، از بین کلیه الگوریتمهای یادگیری با ناظر، بر عملکرد درخت‌های تصمیم متمرکز می‌شویم. دیدگاه هندسی درخت تصمیم ما را به مفهوم تفکیک‌پذیری در هندسه محاسباتی نزدیک می‌کند. از بین کلیه الگوریتم‌های تفکیک‌پذیری موجود و مرتبط با درخت تصمیم، مساله محاسبه مستطیل با حداکثر اختلاف دو رنگ را مطرح می‌کنیم و الگوریتم را در یک، دو، سه و m بعد پیادهسازی می‌کنیم که m تعداد ویژگیهای دادهها را نشان میدهد. نتیجه پیاده‌سازی نشان‌دهنده آن است که این الگوریتم، الگوریتمی قابل رقابت با الگوریتم شناخته شده C4.5 است.
UR  - rimag.ir/ar/Article/8331
L1  - rimag.ir/ar/Article/Download/8331
ER  -  
