Bit-Table Based Biclustering and Frequent Closed Itemset Mining in High-Dimensional Binary Data
المؤلفون المشاركون
Gyenesei, Attila
Király, András
Abonyi, János
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
During the last decade various algorithms have been developed and proposed for discovering overlapping clusters in high-dimensional data.
The two most prominent application fields in this research, proposed independently, are frequent itemset mining (developed for market basket data) and biclustering (applied to gene expression data analysis).
The common limitation of both methodologies is the limited applicability for very large binary data sets.
In this paper we propose a novel and efficient method to find both frequent closed itemsets and biclusters in high-dimensional binary data.
The method is based on simple but very powerful matrix and vector multiplication approaches that ensure that all patterns can be discovered in a fast manner.
The proposed algorithm has been implemented in the commonly used MATLAB environment and freely available for researchers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Király, András& Gyenesei, Attila& Abonyi, János. 2014. Bit-Table Based Biclustering and Frequent Closed Itemset Mining in High-Dimensional Binary Data. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051424
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Király, András…[et al.]. Bit-Table Based Biclustering and Frequent Closed Itemset Mining in High-Dimensional Binary Data. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051424
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Király, András& Gyenesei, Attila& Abonyi, János. Bit-Table Based Biclustering and Frequent Closed Itemset Mining in High-Dimensional Binary Data. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051424
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051424
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر