On Dataset Complexity for Case Base Maintenance
On Dataset Complexity for Case Base Maintenance
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论案例库维护的数据集复杂性
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Bridge
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Lisa Cummins;D. Bridge
我们提出了什么是，据我们所知，第一次分析，使用数据集的复杂性措施，以评估案例库编辑算法。我们选择了三种不同的复杂性措施，并使用它们来评估八个案例库编辑算法。虽然我们可能期望案例库的复杂性在维护后会降低或保持不变，而分类准确性会增加或保持不变，但我们发现了许多反例。特别是，我们发现RENN降噪算法可能会过度简化类边界。
We present what is, to the best of our knowledge, the first analysis that uses dataset complexity measures to evaluate case base editing algorithms. We select three different complexity measures and use them to evaluate eight case base editing algorithms. While we might expect the complexity of a case base to decrease, or stay the same, and the classification accuracy to increase, or stay the same, after maintenance, we find many counter-examples. In particular, we find that the RENN noise reduction algorithm may be over-simplifying class boundaries.
基于案例的推理研究与开发
DOI：
10.1007/978-3-642-39056-2_11
发表时间：
2013
期刊：
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影响因子：
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作者：
Horsburgh B
通讯作者：
Horsburgh B