Multi-classifier majority voting analyses in provenance studies on iron artefacts
PBN-AR
Instytucja
Wydział Filologiczno-Historyczny (Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
angielski
Czasopismo
JOURNAL OF ARCHAEOLOGICAL SCIENCE
ISSN
0305-4403
EISSN
Wydawca
ACADEMIC PRESS LTD- ELSEVIER SCIENCE LTD
DOI
URL
Rok publikacji
2020
Numer zeszytu
Strony od-do
105055
Numer tomu
113
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Słowa kluczowe
angielski
Archaeological iron
History of metallurgy
Provenance studies
Slag inclusions
Multivariate statistics
Classification
Open access
Tryb otwartego dostępu
Otwarte czasopismo
Wersja tekstu w otwartym dostępie
Wersja opublikowana
Licencja otwartego dostępu
Creative Commons — Uznanie autorstwa-Niekomercyjne-Bez utworów zależnych
Czas opublikowania w otwartym dostępie
Razem z publikacją
Data udostępnienia w sposób otwarty
2019-12-17
Streszczenia
Język
angielski
Treść
The main objective of this paper is to propose an approach for identification of provenance of archaeological iron artefacts making use of major oxides and trace elements. For this purpose, seven classifiers were built on the basis of the following techniques: Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine (SVM), Random Forests (RF), Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbours (KNN), Recursive Partitioning and Regression Trees (RPART) and Kernel Discriminant Analysis (KDA). A final assignment of a given observation to a regional class was carried out on the basis of results provided by all classifiers using a majority voting technique. The proposed approach was first tested on experimental slag and then it was applied to actual archaeological data. It is hoped that this method can become part of a new integrated approach which will consider all available types of data, such as major and trace elements and isotopic ratios.
Cechy publikacji
Artykuł oryginalny naukowy
Publikacja recenzowana
Inne
System-identifier
PX-5e31ce89d5dead9e5185b9a1
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych