کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
379407 | 659299 | 2007 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Incremental procedures for partitioning highly intermixed multi-class datasets into hyper-spherical and hyper-ellipsoidal clusters
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Two procedures for partitioning large collections of highly intermixed datasets of different classes into a number of hyper-spherical or hyper-ellipsoidal clusters are presented. The incremental procedures are to generate a minimum numbers of hyper-spherical or hyper-ellipsoidal clusters with each cluster containing a maximum number of data points of the same class. The procedures extend the move-to-front algorithms originally designed for construction of minimum sized enclosing balls or ellipsoids for dataset of a single class. The resulting clusters of the dataset can be used for data modeling, outlier detection, discrimination analysis, and knowledge discovery.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Data & Knowledge Engineering - Volume 63, Issue 2, November 2007, Pages 457–477
Journal: Data & Knowledge Engineering - Volume 63, Issue 2, November 2007, Pages 457–477
نویسندگان
Qinglu Kong, Qiuming Zhu,