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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

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Ieee

Tipo

Trabalho apresentado em evento

Direito de acesso

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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