| Texto completo | |
| Autor(es): |
Jodas, Danilo Samuel
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Passos, Leandro Aparecido
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Adeel, Ahsan
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Papa, Joao Paulo
;
IEEE
Número total de Autores: 5
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2022 29TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING (IWSSIP); v. N/A, p. 4-pg., 2022-01-01. |
| Resumo | |
Demands for minimum parameter setup in machine learning models are desirable to avoid time-consuming optimization processes. The k-Nearest Neighbors is one of the most effective and straightforward models employed in numerous problems. Despite its well-known performance, it requires the value of k for specific data distribution, thus demanding expensive computational efforts. This paper proposes a k-Nearest Neighbors classifier that bypasses the need to define the value of k. The model computes the k value adaptively considering the data distribution of the training set. We compared the proposed model against the standard k-Nearest Neighbors classifier and two parameterless versions from the literature. Experiments over 11 public datasets confirm the robustness of the proposed approach, for the obtained results were similar or even better than its counterpart versions. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? |
| Beneficiário: | Alexandre Xavier Falcão |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial |
| Beneficiário: | Fabio Gagliardi Cozman |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa Aplicada |
| Processo FAPESP: | 17/02286-0 - Modelos probabilísticos para detecção de perdas comerciais |
| Beneficiário: | André Nunes de Souza |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 19/18287-0 - Gestão de Florestas Urbanas em Tempo Real Utilizando Aprendizado de Máquina |
| Beneficiário: | Danilo Samuel Jodas |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Processo FAPESP: | 18/21934-5 - Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações |
| Beneficiário: | André Fujita |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |