کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10428471 | 909209 | 2016 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel subspace clustering method based on data cohesion model
ترجمه فارسی عنوان
روش خوشه بندی زیرمجموعه جدید بر اساس مدل سازگاری داده ها
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
داده های طبقه بندی شده پیچیدگی، دقت، مدل سازگاری داده ها،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
چکیده انگلیسی
The clustering of categorical data faces a series of challenges: full space based, sensitive to the sequence of input data and susceptible to the input parameters, any one of them can greatly affect the result. For those problems, we put forward a novel subspace clustering method based on data cohesion model (SCDCM). Inspired by the law of universal gravitation, we consider the clustering problems from the physical point of view. We define the data cohesion force and provide a data cohesion model. As the experiment result shows, our work have a high effect both on synthetic data and real world data. Therefore, the SCDCM is suitable for categorical data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optik - Volume 127, Issue 20, October 2016, Pages 8513-8519
Journal: Optik - Volume 127, Issue 20, October 2016, Pages 8513-8519
نویسندگان
Huirong Zhang, Yan Tang, Ying He, Chunqian Mou, Pingan Xu, Jiaokai Shi,