| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| Description
| - We present results from a case study comparing different multivariate classification methods. The input is a set of Monte Carlo data, generated and approximately triggered and pre-processed for an imaging gamma-ray Cherenkov telescope. Such data belong to two classes, originating either from incident gamma rays or caused by hadronic showers. There is only a weak discrimination between signal (gamma) and background (hadrons), making the data an excellent proving ground for classification techniques. The data and methods are described, and a comparison of the results is made. Several methods give results comparable in quality within small fluctuations, suggesting that they perform at or close to the Bayesian limit of achievable separation. Other methods give clearly inferior or inconclusive results. Some problems that this study can not address are also discussed.
- We present results from a case study comparing different multivariate classification methods. The input is a set of Monte Carlo data, generated and approximately triggered and pre-processed for an imaging gamma-ray Cherenkov telescope. Such data belong to two classes, originating either from incident gamma rays or caused by hadronic showers. There is only a weak discrimination between signal (gamma) and background (hadrons), making the data an excellent proving ground for classification techniques. The data and methods are described, and a comparison of the results is made. Several methods give results comparable in quality within small fluctuations, suggesting that they perform at or close to the Bayesian limit of achievable separation. Other methods give clearly inferior or inconclusive results. Some problems that this study can not address are also discussed. (en)
- V článku jsou předloženy výsledky a porovnání různých vícerozměrných klasifikačních metod. Vstupní separované množiny jsou simulovaná měření teleskopu pro detekci Čerenkovova gamma záření, která jsou předzpracována fyzikálními trigerovacími metodami. Tato data v podstatě popisují dvě události, záblesk gamma záření nebo rozpad hadronu. Mezi těmito dvěma třídami jsou pouze malé rozdíly, což je činí vhodným etalonem pro porovnávání klasifikačních metod. V článku jsou popsána použitá data, metody separace, a jsou uvedeny výsledky jednotlivých metod aplikovaných na tato data. Několik metod poskytuje co do kvality srovnatelné výsledky, které jsou poblíž Bayesovského limitu separace. Příbuzné problémy, které nejsou primárně předmětem této studie, jsou rovněž zmíněny a diskutovány. (cs)
|
| Title
| - Methods for Multidimensional Event Classification: A Case Study using Images from a Cherenkov Gamma-Ray Telescope
- Metody vícerozměrné klasifikace událostí: Aplikace na signál z teleskopu pro detekci Čerenkovova gamma záření (cs)
- Methods for Multidimensional Event Classification: A Case Study using Images from a Cherenkov Gamma-Ray Telescope (en)
|
| skos:prefLabel
| - Methods for Multidimensional Event Classification: A Case Study using Images from a Cherenkov Gamma-Ray Telescope
- Metody vícerozměrné klasifikace událostí: Aplikace na signál z teleskopu pro detekci Čerenkovova gamma záření (cs)
- Methods for Multidimensional Event Classification: A Case Study using Images from a Cherenkov Gamma-Ray Telescope (en)
|
| skos:notation
| - RIV/67985807:_____/04:00103275!RIV/2005/GA0/A06005/N
|
| http://linked.open.../vavai/riv/strany
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivity
| - P(GA201/00/1482), P(LN00A056), P(LN00B096)
|
| http://linked.open...iv/cisloPeriodika
| |
| http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
| http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
| http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open...titaPredkladatele
| |
| http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
| http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/67985807:_____/04:00103275
|
| http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - classification; discrimination; multivariate; neural networks; kerlen methods; nearest-neighbour; regression trees (en)
|
| http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
| http://linked.open...odStatuVydavatele
| |
| http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
| http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A
|
| http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
| http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
| http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
| http://linked.open...v/svazekPeriodika
| |
| http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Jiřina, Marcel
- Hakl, František
- Klaschka, Jan
- Savický, Petr
- Kotrč, Emil
- Bock, R. K.
- Chilingarian, A.
- Gaug, M.
- Hengstebeck, T.
- Towers, S.
- Vaicilius, A.
- Wittek, W.
|
| issn
| |
| number of pages
| |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)