This paper addresses the data classification using the induction of decision trees. A weakness of other techniques of induction of decision trees is that decision trees are too large because they construct decision trees until leaf nodes have a single class. Our study include both overcoming this weakness and constructing decision trees which is small and accurate. First, we construct the decision trees using classification threshold and exception threshold in construction stage. Next, we present two stage pruning method using classification threshold and reduced error pruning in pruning stage. Empirical results show that our method obtain the decision trees which is accurate and small.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1179-1189
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2017
In this study, we propose an alternative method for discriminant analysis using a multivariate empirical distribution function to express multivariate data as a simple one-dimensional statistic. This method turns to be the estimation process of the optimal threshold based on classification accuracy measures and an empirical distribution function of data composed of classes. This can also be visually represented on a two-dimensional plane and discussed with some measures in ROC curves, surfaces, and manifolds. In order to explore the usefulness of this method for discriminant analysis in the study, we conducted comparisons between the proposed method and the existing methods through simulations and illustrative examples. It is found that the proposed method may have better performances for some cases.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.109-115
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2001
Wavelet coefficients are known to have decorrelating properties, since wavelet is orthonormal transformation. but empirically, those wavelet coefficients of images, like edges, are not statistically independent. Jansen and Bultheel(1999) developed the empirical Bayes approach to improve the classical threshold algorithm using local characterization in Markov random field. They consider the clustering of significant wavelet coefficients with uniform distribution. In this paper, we developed wavelet thresholding algorithm using Laplacian distribution which is more realistic model.
In this study, extreme wind speeds in the Western North Pacific (WNP) were estimated using reanalysis wind fields synthesized with an empirical typhoon vortex model. Reanalysis wind data used is the Fifth-generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis (ERA5) data, which was deemed to be the most suitable for extreme value analysis in this study. The empirical typhoon vortex model used has the advantage of being able to realistically reproduce the asymmetric winds of a typhoon by using the gale/storm-forced wind radii information in the 4 quadrants of a typhoon. Using a total of 39 years of the synthesized reanalysis wind fields in the WNP, extreme value analysis is applied to the General Pareto Distribution (GPD) model based on the Peak-Over-Threshold (POT) method, which can be used effectively in case of insufficient data. The results showed that the extreme analysis using the synthesized wind data significantly improved the tendency to underestimate the extreme wind speeds compared to using only reanalysis wind data. Considering the difficulty of obtaining long-term observational wind data at sea, the result of the synthesized wind field and extreme value analysis developed in this study can be used as basic data for the design of offshore structures.
Purpose: This study extends previous empirical work on the threshold effects of institutions on the relationship between infrastructure and economic growth. It does so by using three sub-indices of institutions as the threshold variable in place of aggregate index. This is with a view to determining the roles of the sub-indices in the nexus between infrastructure and economic growth. Research design, data and methodology: The analysis is based on a dynamic panel threshold regression model using a panel data set comprising 41 countries in Sub-Saharan Africa over the sample period of 1996-2015. Data are obtained from Ogbaro (2019). Results: The study finds that infrastructure exerts significant positive effects on economic growth below and above the threshold values of the three sub-indices, with higher effects above the threshold values. Results also show that on average, the Sub-Saharan African countries are not able to satisfy any of the threshold conditions, which accounts for their poor growth experience. Conclusion: The study concludes that countries with weak institutions do not benefit maximally from infrastructure development policies. The paper, therefore, recommends that countries in Sub-Saharan Africa need to focus on improving their institutional patterns if they are to reap the optimum benefits from their infrastructure development efforts.
The threshold voltage shift in thin-film transistors (TFTs) is modeled using stretched-exponential (SE) and stretched-hyperbola (SH) functions. These models are derived by introducing empirical parameters into reaction rate equations that describe defect generation or charge trapping caused by hydrogen diffusion in the dielectric or interface. Separately, the dielectric relaxation phenomena are also described by the same reaction rate equations based on defect diffusion. Dielectric relaxation was initially modeled using the SE model, and various models have been proposed using fractional calculus. In this study, the characteristics of the threshold voltage shift and the dielectric relaxation phenomena are compared and analyzed to explore the applicability of analytical models used in the field of dielectric relaxation, in addition to the conventional SE and SH models.
In this paper semi empirical models are presented for the hot electron induced threshold voltage shift(${\Delta}V_{t}$) and effective channel shortening length (${\Delta}L_{H}$) in degraded PMOSFET. Trapped electron charges in gate oxide are calculated from the well known gate current model and ΔLS1HT is calculated by using trapped electron charges. (${\Delta}L_{H}$) is a function of gate stress voltage such as threshold voltage shift and degradation of drain current. From the correlation between (${\Delta}L_{H}$) has a logarithmic function of stress time. From the measured results, (${\Delta}V_{t}$) and (${\Delta}L_{H}$) are function of initial gate current and device channel length.
방대한 량의 전자상거래 데이터 객체를 다루는데 같거나 유사한 객체들을 찾는 유사도 측정은 중요하다. 객체간 유사도 측정은 객체 쌍의 유사도 측정값을 비교하므로 객체 량이 많아질수록 오랜 시간이 걸린다. 최근의 여러 유사도 측정 연구에선 이를 더 효율적으로 수행하는 기법을 제시하고 실제 데이터 셋에서 그 성능을 평가해왔다. 본 논문에서는 이들 연구에서 사용하는 데이터 셋의 특성과 실험에서 사용되는 쓰레숄드 값이 가지는 의미에 대해 분석해본다. 이러한 분석은 새로운 유사도 측정 기법의 성능 평가 실험의 참조 기준을 제시하는 역할을 한다.
본 논문에서는 금융 시계열 비대칭 변동성을 모형화하기 위해서 다중 임계점을 가진 비대칭-ARCH 점화식(A-ARCH(1))을 제안하고 있다. 특히 임계점이 두 개인 간단한 모형에 초점을 맞추어 설명하고 있으며 미국 S&P500 자료 분석을 통해 예시하였다. 다양한 A-ARCH(1) 모형의 예측력 비교를 위해 모수적-붓스트랩을 활용하여 예측오차의 평가 및 예측구간의 정확도를 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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