Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI

În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.

 
       
         
    STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.2 din 2015  
         
  Articol:   A NEW UNSUPERVISED LEARNING BASED APPROACH FOR GENDER DETECTION OF HUMAN ARCHAEOLOGICAL REMAINS.

Autori:  . 		 
       
         
  Rezumat:   Detecting the gender of human skeletal remains is an important problem within archaeology, since it is essential for understanding the characteristics of past societies. We approach in this paper, from a machine learning perspective, the problem of sex identi cation of human skeletal remains from bone measurements. In order to partition a group of skeleton remains according to their gender, different clustering algorithms are considered. Computational experiments carried out on publicly available archaeological data sets show a good performance of the proposed clustering approaches with respect to existing similar approaches from the literature.

2010 Mathematics Subject Classi fication. 68T05,62H30.
Key words and phrases. bioarchaeology, sex determination, machine learning, clustering.
 
         
     
         
         
      Revenire la pagina precedentă