کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
570688 | 1446523 | 2016 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An Efficient and Scalable Density-based Clustering Algorithm for Normalize Data
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر تراکم کارآمد و مقیاس پذیر برای نرمال کردن داده ها
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر تراکم؛ پیچیدگی محاسباتی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Data clustering is a method of putting same data object into group. A clustering rule does partitions of a data set into many groups supported the principle of maximizing the intra-class similarity and minimizing the inter-class similarity. Finding clusters in object, particularly high dimensional object, is difficult when the clusters are different shapes, sizes, and densities, and when data contains noise and outliers. This paper provides a new clustering algorithm for normalized data set and proven that our new planned clustering approach work efficiently when dataset are normalized.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 92, 2016, Pages 136–141
Journal: Procedia Computer Science - Volume 92, 2016, Pages 136–141
نویسندگان
Nidhi, Km Archana Patel,