Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Pividori, Milton Damián | - |
| dc.creator | Stegmayer, Georgina | - |
| dc.creator | Milone, Diego Humberto | - |
| dc.date | 2017-12-22T17:00:07Z | - |
| dc.date | 2017-12-22T17:00:07Z | - |
| dc.date | 2014-03 | - |
| dc.date | 2017-12-21T14:07:17Z | - |
| dc.date.accessioned | 2019-04-29T15:49:16Z | - |
| dc.date.available | 2019-04-29T15:49:16Z | - |
| dc.date.issued | 2014-03 | - |
| dc.identifier | Milone, Diego Humberto; Stegmayer, Georgina; Pividori, Milton Damián; A Method to Improve the Analysis of Cluster Ensembles; Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial; Inteligencia Artificial; 17; 53; 3-2014; 46-56 | - |
| dc.identifier | 1137-3601 | - |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/11336/31392 | - |
| dc.identifier | 1988-3064 | - |
| dc.identifier | CONICET Digital | - |
| dc.identifier | CONICET | - |
| dc.identifier.uri | http://rodna.bn.gov.ar:8080/jspui/handle/bnmm/302929 | - |
| dc.description | Clustering is fundamental to understand the structure of data. In the past decade the cluster ensembleproblem has been introduced, which combines a set of partitions (an ensemble) of the data to obtain a singleconsensus solution that outperforms all the ensemble members. However, there is disagreement about which arethe best ensemble characteristics to obtain a good performance: some authors have suggested that highly differentpartitions within the ensemble are beneï¬ cial for the ï¬ nal performance, whereas others have stated that mediumdiversity among them is better. While there are several measures to quantify the diversity, a better method toanalyze the best ensemble characteristics is necessary. This paper introduces a new ensemble generation strategyand a method to make slight changes in its structure. Experimental results on six datasets suggest that this isan important step towards a more systematic approach to analyze the impact of the ensemble characteristics onthe overall consensus performance. | - |
| dc.description | Fil: Pividori, Milton Damián. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigacion y Desarrollo de Ingenieria en Sistemas de Informacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina | - |
| dc.description | Fil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigacion y Desarrollo de Ingenieria en Sistemas de Informacion; Argentina | - |
| dc.description | Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.language | eng | - |
| dc.publisher | Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial | - |
| dc.relation | info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journaldocs.iberamia.org/articles/1051/article%20(1).pdf | - |
| dc.relation | info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/html/925/92530455006/ | - |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/ | - |
| dc.source | reponame:CONICET Digital (CONICET) | - |
| dc.source | instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas | - |
| dc.source | instacron:CONICET | - |
| dc.subject | Consensus Clustering | - |
| dc.subject | Ensemble Diversity | - |
| dc.subject | Cluster Ensemble Generation | - |
| dc.subject | Ciencias de la Computación | - |
| dc.subject | Ciencias de la Computación e Información | - |
| dc.subject | CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS | - |
| dc.title | A Method to Improve the Analysis of Cluster Ensembles | - |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | - |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | - |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/articulo | - |
| Aparece en las colecciones: | CONICET | |
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