تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : مقال في مجلة دورية 
عنوان الوثيقة :
خوارزمية التجميع k-means لتجميع فضاء جزئي من مجموعات البيانات الرقمية
A k-means type clustering algorithm for subspace clustering of mixed numeric and categorical datasets
 
الموضوع : علوم الحاسبات 
لغة الوثيقة : الانجليزية 
المستخلص : Almost all subspace clustering algorithms proposed so far are designed for numeric datasets. In this paper, we present a k-means type clustering algorithm that finds clusters in data subspaces in mixed numeric and categorical datasets. In this method, we compute attributes contribution to different clusters. We propose a new cost function for a k-means type algorithm. One of the advantages of this algorithm is its complexity which is linear with respect to the number of the data points. This algorithm is also useful in describing the cluster formation in terms of attributes contribution to different clusters. The algorithm is tested on various synthetic and real datasets to show its effectiveness. The clustering results are explained by using attributes weights in the clusters. The clustering results are also compared with published results. 
ردمد : 0167-8655 
اسم الدورية : Pattern Recognition Letters 
المجلد : 32 
العدد : 7 
سنة النشر : 1432 هـ
2011 م 
نوع المقالة : مقالة علمية 
تاريخ الاضافة على الموقع : Wednesday, November 6, 2013 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
أمير احمدAhmad, Amir باحثدكتوراهamirahmad01@gmail.com

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 36338.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث