Temat: k-nearest neighbour method

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Some Nonparametric Estimators of Regression Function
Wybrane nieparametryczne estymatory funkcji regresji
Autorzy:: Baszczyńska, Aleksandra
Tematy:: regression function
kernel function
smoothing parameter
k-nearest neighbour method
kernel method; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/906895.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: In the paper some nonparametric estimators of regression function are studied: Nadaraya-Watson estimator and k-nearest neighbour one. Properties of these estimators and possibilities of using them in practice are taken into consideration. A comparative study of the two estimators is presented. Different techniques of choosing method’s parameters (kernel function, smoothing parameter h and parameter k) are used in this study to choose the optimal ones. Some practical rules are proposed and they are used in this study.
W pracy przedstawiono wybrane dwa nieparametryczne estymatory funkcji regresji: estymator jądrowy Nadaraya-Watsona oraz estymator k-najbliższego sąsiada. Podano ich własności, możliwości wykorzystania oraz dokonano porównania tych estymatorów. Przedstawiono również przykład zastosowania estymatora jądrowego regresji z uwzględnieniem właściwego doboru parametrów metody (funkcji jądra i parametru wygładzania h) oraz estymatora k-najbliższego sąsiada z uwzględnieniem właściwego doboru parametru k. Zaproponowano również praktyczne zasady wyboru parametrów estymacji funkcji regresji i wykorzystano je w przykładzie.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: An adaptive k nearest neighbour method for imputation of missing traffic data based on two similarity metrics
Autorzy:: Wang, Yang
Xiao, Yu
Lai, Jianhui
Chen, Yanyan
Tematy:: missing traffic data
similarity metrics
K-nearest neighbour method
stochastic characteristics
metoda porównywania danych
metryki podobieństwa
metoda najbliższego sąsiada
cechy stochastyczne; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/949848.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Traffic flow is one of the fundamental parameters for traffic analysis and planning. With the rapid development of intelligent transportation systems, a large number of various detectors have been deployed in urban roads and, consequently, huge amount of data relating to the traffic flow are accumulatively available now. However, the traffic flow data detected through various detectors are often degraded due to the presence of a number of missing data, which can even lead to erroneous analysis and decision if no appropriate process is carried out. To remedy this issue, great research efforts have been made and subsequently various imputation techniques have been successively proposed in recent years, among which the k nearest neighbour algorithm (kNN) has received a great popularity as it is easy to implement and impute the missing data effectively. In the work presented in this paper, we firstly analyse the stochastic effect of traffic flow, to which the suffering of the kNN algorithm can be attributed. This motivates us to make an improvement, while eliminating the requirement to predefine parameters. Such a parameter-free algorithm has been realized by introducing a new similarity metric which is combined with the conventional metric so as to avoid the parameter setting, which is often determined with the requirement of adequate domain knowledge. Unlike the conventional version of the kNN algorithm, the proposed algorithm employs the multivariate linear regression model to estimate the weights for the final output, based on a set of data, which is smoothed by a Wavelet technique. A series of experiments have been performed, based on a set of traffic flow data reported from serval different countries, to examine the adaptive determination of parameters and the smoothing effect. Additional experiments have been conducted to evaluate the competent performance for the proposed algorithm by comparing to a number of widely-used imputing algorithms.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego i zdjęć lotniczych do klasyfikacji pokrycia terenu
Land cover classification using airborne laser scanning data and aerial images
Autorzy:: Borkowski, A.
Tymków, P.
Tematy:: lotniczy skaning laserowy
zdjęcia lotnicze
klasyfikacja nadzorowana
sztuczne sieci neuronowe
metoda największej wiarygodności
airborne laser scanning (ALS)
aerial images
supervised classification
artificial neural networks
maximum likehood
k-nearest neighbour method; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/130474.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Informacja bezpośrednia i pośrednia dotycząca powierzchni terenu i jego pokrycia zawarta w danych skaningu laserowego może być wykorzystana do klasyfikacji form pokrycia terenu. W artykule podjęto próbę oceny przydatności tego typu danych jako źródła informacji uzupełniających wektor cech, zbudowany na podstawie obrazów lotniczych, w procesie klasyfikacji pokrycia terenu. Wykorzystano dane skanowania laserowego pozyskane za pomocą systemu ScaLARS. Przeprowadzono szereg eksperymentów numerycznych polegających na klasyfikacji fragmentu obszaru doliny rzeki Widawy za pomocą różnych algorytmów klasyfikacji oraz przy różnych kombinacjach wektora cech branych pod uwagę. W testach wykorzystano jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe, metodę największej wiarygodności, oraz metodę k-najbliższych sąsiadów. Porównano jakość klasyfikacji opartej o następujące cechy: wartości kanałów RGB, parametry charakteryzujące teksturę, informacje o wysokości form pokrycia terenu estymowane na podstawie numerycznego modelu terenu oraz numerycznego modelu pokrycia terenu, model charakteryzujący rozrzut wartości wysokości danych skaningu zarejestrowanych na jednostce powierzchni oraz intensywność promienia laserowego. Ilościowa ocenę dokładności oparto o macierz niezgodności, obliczana na podstawie porównania otrzymanego wyniku klasyfikacji dla wektora testowego do wzorca wykonanego manualnie metoda digitalizacji. Najlepsze wyniki klasyfikacji otrzymano za pomocą klasyfikatora neuronowego. Stwierdzono ponadto, że zastąpienie modelu numerycznego pokrycia terenu wariancja wysokości surowych danych lotniczego skaningu laserowego daje poprawne rezultaty klasyfikacji przy znacznej redukcji obliczeń.
The direct and indirect information about terrain surface and land use contained in laser scanning data sets allow to provide the automatic classification of land cover. An attempt of using scanning data as a supplementary source for such classification based on aerial photos was performed in this article. A continuous-wave (CW) ScaLARS laser system was used to receive scanning data. Numerous experiments consisting in the classification of a part of Widawa River valley were carried out in order to find the best combination of data set and classification method. Three classification methods were used: multilayer neural networks, maximum likelihood classifier and k-nearest neighbour method. The classification was made and evaluated using: aerial images (RGB model), texture features, differential model of height of land cover, based on digital surface model (DSM), and digital terrain model (DTM), model of height dispersion represented by variance of measured points height in a regular grid and intensity image. In order to quantify the quality of the results, a confusion matrix was created for each testing pattern based on manual digitalized reference data. The best results are obtained by artificial neural network classifier. The use of variance of height, instead of differential model, gives satisfactory results, and the obtaining of this feature is easy and fast in comparison to DTM and DSM building process.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Non-parametric machine learning methods for evaluating the effects of traffic accident duration on freeways
Autorzy:: Lee, Y.
Wei, C.-H.
Chao, K.-C.
Tematy:: accident on freeway
accident duration
effect evaluating
correlation
artificial neural networks
k-nearest neighbour method
wypadek na autostradzie
czas trwania wypadku
ocena skutków
korelacja
sztuczne sieci neuronowe
metoda najbliższego sąsiada; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/223569.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Traffic accidents usually cause congestion and increase travel-times. The cost of extra travel time and fuel consumption due to congestion is huge. Traffic operators and drivers expect an accurately forecasted accident duration to reduce uncertainty and to enable the implementation of appropriate strategies. This study demonstrates two non-parametric machine learning methods, namely the k-nearest neighbour method and artificial neural network method, to construct accident duration prediction models. The factors influencing the occurrence of accidents are numerous and complex. To capture this phenomenon and improve the performance of accident duration prediction, the models incorporated various data including accident characteristics, traffic data, illumination, weather conditions, and road geometry characteristics. All raw data are collected from two public agencies and were integrated and cross-checked. Before model development, a correlation analysis was performed to reduce the scale of interrelated features or variables. Based on the performance comparison results, an artificial neural network model can provide good and reasonable prediction for accident duration with mean absolute percentage error values less than 30%, which are better than the prediction results of a k-nearest neighbour model. Based on comparison results for circumstances, the Model which incorporated significant variables and employed the ANN method can provide a more accurate prediction of accident duration when the circumstances involved the day time or drunk driving than those that involved night time and did not involve drunk driving. Empirical evaluation results reveal that significant variables possess a major influence on accident duration prediction.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: A differential evolution approach to dimensionality reduction for classification needs
Autorzy:: Martinović, G.
Bajer, D.
Zorić, B.
Tematy:: classification
differential evolution
feature subset selection
k-nearest neighbour algorithm
wrapper method
ewolucja różnicowa
selekcja cech
algorytm najbliższego sąsiada; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/331498.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The feature selection problem often occurs in pattern recognition and, more specifically, classification. Although these patterns could contain a large number of features, some of them could prove to be irrelevant, redundant or even detrimental to classification accuracy. Thus, it is important to remove these kinds of features, which in turn leads to problem dimensionality reduction and could eventually improve the classification accuracy. In this paper an approach to dimensionality reduction based on differential evolution which represents a wrapper and explores the solution space is presented. The solutions, subsets of the whole feature set, are evaluated using the k-nearest neighbour algorithm. High quality solutions found during execution of the differential evolution fill the archive. A final solution is obtained by conducting k-fold cross-validation on the archive solutions and selecting the best one. Experimental analysis is conducted on several standard test sets. The classification accuracy of the k-nearest neighbour algorithm using the full feature set and the accuracy of the same algorithm using only the subset provided by the proposed approach and some other optimization algorithms which were used as wrappers are compared. The analysis shows that the proposed approach successfully determines good feature subsets which may increase the classification accuracy.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Metody analizy rozkładu przestrzennego obiektów punktowych w geografii społeczno-ekonomicznej i gospodarce przestrzennej
Methods of analysis of spatial point patterns in socio-economic geography and spatial management
Autorzy:: Perdał, Robert
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Geograficzne
Cytata wydawnicza:: Perdał R. (2025). Metody analizy rozkładu przestrzennego obiektów punktowych w geografii społecznoekonomicznej i gospodarce przestrzennej. Czasopismo Geograficzne, 96(2): 249–269. https://doi. org/10.12657/czageo-96-11
Opis:: W pracy przedstawiono wybrane metody analizy rozkładu przestrzennego obiektów punktowych wykorzystywanych w geografii społeczno-ekonomicznej i gospodarce przestrzennej. Metody te pomagają rozpoznać typ rozkładu przestrzennego obiektów punktowych, tj. skupiony, regularny, losowy. Tym samym pozwalają wysuwać hipotezy dotyczące typu procesu przestrzennego, który doprowadził do powstania określonej konfiguracji obiektów punktowych. W pracy przedstawiono dwie klasyczne grupy metod – metodę kwadratów i metody najbliższego sąsiada, oraz dwie – stanowiące nowsze propozycje w tym zakresie, tj. metodę funkcji 𝐾 oraz metodę badania autokorelacji przestrzennej. Pierwsze dwie metody są relatywnie proste obliczeniowo, lecz zawierają pewne założenia, które osłabiają ich przydatność w badaniach przestrzenno-ekonomicznych. Z kolei dwie ostatnie pomimo ich bardziej złożonego algorytmu obliczeniowego, związanego m.in. z uwzględnieniem relacji sąsiedztwa między badanymi obiektami punktowymi, pozwalają na wskazanie typu rozkładu przestrzennego obiektów punktowych z uwzględnieniem ich konfiguracji na całym badanym obszarze. W pracy przedstawiono podstawy matematyczno-statystyczne wybranych metod, zwrócono uwagę na ich podstawowe zalety i wady oraz dokonano ich waloryzacji pod względem potencjalnych zastosowań w analizie przestrzennej.
The paper presents selected methods of analysing spatial distribution of the point objects used in socio-economic geography and spatial management. These methods help recognise the type of spatial point pattern, i.e. clustered, regular, or random. Thus, they make it possible to formulate hypotheses regarding the type of spatial process that led to the creation of a specific configuration of point objects. The paper presents two classic groups of methods, the quadrat method and nearest neighbour method, and two others – newer proposals in this area – the K-function method and the method of examining spatial autocorrelation. The first two methods are relatively simple in calculation but contain certain assumptions that weaken their usefulness in spatio-economic studies. On the other hand, the last two, despite their more complex computational algorithm, related, among others, to taking into account the neighbourhood relations between the studied point objects, allow indicating the type of spatial distribution of point objects, considering their configuration in the entire studied area. The paper presents the mathematical and statistical foundations of the methods selected, highlights their advantages and disadvantages, and evaluates them for potential applications in spatial analysis.
Dostawca treści:: Repozytorium Centrum Otwartej Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "k-nearest neighbour method" wg kryterium: Temat