Speeding Up Optimum-Path Forest Training by Path-cost Propagation

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Data

2012-01-01

Orientador

Coorientador

Pós-graduação

Curso de graduação

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Ieee

Tipo

Trabalho apresentado em evento

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Resumo

In this paper we present an optimization of the Optimum-Path Forest classifier training procedure, which is based on a theoretical relationship between minimum spanning forest and optimum-path forest for a specific path-cost function. Experiments on public datasets have shown that the proposed approach can obtain similar accuracy to the traditional one hut with faster data training.

Descrição

Palavras-chave

Idioma

Inglês

Como citar

2012 21st International Conference On Pattern Recognition (icpr 2012). New York: Ieee, p. 1233-1236, 2012.

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