• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Training Radial Basis Function Neural Networks for Classification via Class-Specific Clustering

    No Thumbnail [120x130]
    التاريخ
    2016
    المؤلف
    Raitoharju, Jenni
    Kiranyaz, Serkan
    Gabbouj, Moncef
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    In training radial basis function neural networks (RBFNNs), the locations of Gaussian neurons are commonly determined by clustering. Training inputs can be clustered on a fully unsupervised manner (input clustering), or some supervision can be introduced, for example, by concatenating the input vectors with weighted output vectors (input-output clustering). In this paper, we propose to apply clustering separately for each class (class-specific clustering). The idea has been used in some previous works, but without evaluating the benefits of the approach. We compare the class-specific, input, and input-output clustering approaches in terms of classification performance and computational efficiency when training RBFNNs. To accomplish this objective, we apply three different clustering algorithms and conduct experiments on 25 benchmark data sets. We show that the class-specific approach significantly reduces the overall complexity of the clustering, and our experimental results demonstrate that it can also lead to a significant gain in the classification performance, especially for the networks with a relatively few Gaussian neurons. Among other applied clustering algorithms, we combine, for the first time, a dynamic evolutionary optimization method, multidimensional particle swarm optimization, and the class-specific clustering to optimize the number of cluster centroids and their locations.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2015.2497286
    http://hdl.handle.net/10576/18014
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2821‎ items ]

    entitlement

    وثائق ذات صلة

    عرض الوثائق المتصلة بواسطة: العنوان، المؤلف، المنشئ والموضوع.

    • No Thumbnail [110x130]

      Particle swarm clustering fitness evaluation with computational centroids 

      Raitoharju J.; Samiee K.; Kiranyaz, Mustafa Serkan; Gabbouj M. ( Elsevier B.V. , 2017 , Article)
      In this paper, we propose a new way to carry out fitness evaluation in dynamic Particle Swarm Clustering (PSC) with centroid-based encoding. Generally, the PSC fitness function is selected among the clustering validity ...
    • No Thumbnail [110x130]

      A novel Conceptual Machine Learning Method using Random Conceptual Decomposition 

      Ali M.A.; Jaoua A.; Al-Maadeed, SomayaA. ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2020 , Conference)
      Formal Concept Analysis (FCA) is emerging in Data Science because of its generality, simplicity, and powerful mathematical foundation. It enabled a uniform data clustering methods into structured space of formal concepts. ...
    • Thumbnail

      Bayesian Hierarchical Clustering for Studying Cancer Gene Expression Data with Unknown Statistics 

      Sirinukunwattana, Korsuk; Savage, Richard S.; Bari, Muhammad F.; Snead, David R.J.; Rajpoot, Nasir M. ( Public Library of Science , 2013 , Article)
      Clustering analysis is an important tool in studying gene expression data. The Bayesian hierarchical clustering (BHC) algorithm can automatically infer the number of clusters and uses Bayesian model selection to improve ...

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video

    NoThumbnail