Empirical analysis of rough set categorical clustering techniques based on rough purity and value set
Clustering a set of objects into homogeneous groups is a fundamental operation in data mining. Recently, attention has been put on categorical data clustering, where data objects are made up of non-numerical attributes. The implementation of several existing categorical clustering techniques is c...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Uddin, Jamal |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English English |
منشور في: |
2017
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.uthm.edu.my/336/1/JAMAL%20UDDIN%20WATERMARK.pdf http://eprints.uthm.edu.my/336/2/24p%20JAMAL%20UDDIN.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Rough set approach for categorical data clustering
بواسطة: Herawan, Tutut
منشور في: (2010) -
Rough Set Rules Extraction for Student Programming Skills
بواسطة: Kerwad, Mokhtar Massoud
منشور في: (2006) -
An enhancement of classification technique based on rough set theory for intrusion detection system application
بواسطة: Noor Suhana, Sulaiman
منشور في: (2019) -
New rough set based maximum partitioning attribute algorithm for categorical data clustering
بواسطة: Jomah Baroud, Muftah Mohamed
منشور في: (2022) -
Rough clustering for web transactions
بواسطة: Yanto, Iwan Tri Riyadi
منشور في: (2011)