Towards polynomial subgroup discovery by means of FCA?

A. V. Buzmakov

?

Towards polynomial subgroup discovery by means of FCA?

P. 57–68.

Бузмаков А. В.

The goal of subgroup discovery is to find groups of objectsthat are significantly different than “average” object w.r.t. some super-vised information. It is a computational intensive procedure that tra-verses a large searching space corresponding to the set of formal con-cepts. It was recently found that a part of formal concepts, called stableconcepts, can be found in polynomial time. Accordingly, in this paper anew algorithm, calledSD-SOFIA, is presented.SD-SOFIAfits subgroup dis-covery process in the framework of stable concept search. The proposedalgorithm is evaluated on a dataset from UCI repository. It is shown thatits practical computational complexity is polynomial.

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Разведочный анализ данных «обучение с учителем»supervised learning subgroup discovery поиск подгрупп stable concepts exploratary data analysis устойчивые понятия

В книге

Eighth International Workshop “What can FCA do for Artificial Intelligence?”

[б.и.], 2020.

Phase probabilities in first-order transitions using machine learning

Суховерхова Д. Д., Vyacheslav Mozolenko, Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 4 Article 044128

Добавлено: 18 октября 2025 г.

The Impact of Alternative Data on Default Probability: Analyzing the Italian E-commerce Sector with NLP and Network Structures

Bernhardt B. D., Marciano C., Гуаррачино М. Р., Operations Research Forum 2025 Vol. 6 Article 47

Добавлено: 6 сентября 2025 г.

Transfer Machine Learning of an Anisotropic Model

D. D. Sukhoverkhova, L. N. Shchur, Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 1 P. 528–534

Добавлено: 13 января 2025 г.

Latent heat estimation with machine learning

Суховерхова Д. Д., Мозоленко В. К., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2411.00733.

Добавлено: 4 ноября 2024 г.

Finite-size analysis in neural network classification of critical phenomena

Чертенков В. И., Буровский Е. А., Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2023 Vol. 108 No. 3 Article L032102

Добавлено: 19 сентября 2023 г.

Development of legal document classification system based on support vector machine

Iu. Nasu, V. V. Lanin, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2023 Vol. 35 No. 2 P. 49–56

Добавлено: 4 июля 2023 г.

Towards Stable Significant Subgroup Discovery

Jyoti -., Buzmakov Aleksey, Kailasam S., , in: The 15th International Conference on Concept Lattices and Their Applications CLA2020Issue 2668.: CEUR-WS, 2020. P. 287–292.

Добавлено: 10 июля 2021 г.

Методы наук о данных в политических исследованиях: анализ протестной активности в социальных сетях

Стукал Д. К., Беленков В. Е., Филиппов И. Б., Политическая наука 2021 № 1 С. 46–75

Появление и рост популярности социальных сетей, а также растущая цифровизация, проникающая в разнообразные сферы экономики и общества оказали существенное влияние на сферу политики в целом и, в частности, на процессы политической мобилизации и коммуникации. Методологический арсенал политической науки также оказался затронут указанными трансформационными процессами и начал пополняться новыми подходами и методами, предложенными в рамках недавно ...

Добавлено: 2 марта 2021 г.

Advances in Intelligent Data Analysis XVIII (IDA 2020)

Cham: Springer, 2020.

Добавлено: 17 мая 2020 г.

Application of NLP Algorithms: Automatic Text Classifier Tool

Романов А. Ю., Ekaterina Kozlova, Lomotin Konstantin, , in: Digital Transformation and Global Society. Third International Conference, DTGS 2018, St. Petersburg, Russia, 2018, Revised Selected Papers. Part II. Communications in Computer and Information Science 859Issue 859.: Springer, 2018. P. 310–323.

Добавлено: 26 августа 2019 г.

Subgroup Discovery for Treatment Optimization

Корепанова Н. В., , in: Proceedings of the first Workshop on Data Analysis in Medicine (WDAM-2017)Issue 6.: EasyChair, 2018. P. 48–53.

Добавлено: 9 июня 2018 г.

Exploratory Knowledge Discovery over Web of Data

Alam M., Бузмаков А. В., Napoli A., Discrete Applied Mathematics 2018 Vol. 249 P. 2–17

Добавлено: 26 сентября 2017 г.

Medical image segmentation with transform and moment based features and incremental supervised neural network

Ишджан З., Yüksel A., Dokur Z. и др., Digital Signal Processing 2009 Vol. 19 No. 5 P. 890–901

In this study, a novel incremental supervised neural network (ISNN) is proposed for the segmentation of medical images. Performance of the ISNN is investigated for tissue segmentation in medical images obtained from various imaging modalities. Two feature extraction methods based on transform and moments are comparatively investigated to segment the tissues in medical images. Two-dimensional ...

Добавлено: 22 января 2015 г.

Комплексное применение процедур разведочного анализа при исследовании многомерных данных

Дуброва Т. А., В кн.: Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 8.: М.: Издательство МГУЭСИ, 2011. С. 48–53.

Добавлено: 26 ноября 2013 г.