A High-Order CFS Algorithm for Clustering Big Data
المؤلفون المشاركون
Bu, Fanyu
Li, Peng
Tang, Tong
Zhang, Ying
Chen, Zhikui
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the development of Internet of Everything such as Internet of Things, Internet of People, and Industrial Internet, big data is being generated.
Clustering is a widely used technique for big data analytics and mining.
However, most of current algorithms are not effective to cluster heterogeneous data which is prevalent in big data.
In this paper, we propose a high-order CFS algorithm (HOCFS) to cluster heterogeneous data by combining the CFS clustering algorithm and the dropout deep learning model, whose functionality rests on three pillars: (i) an adaptive dropout deep learning model to learn features from each type of data, (ii) a feature tensor model to capture the correlations of heterogeneous data, and (iii) a tensor distance-based high-order CFS algorithm to cluster heterogeneous data.
Furthermore, we verify our proposed algorithm on different datasets, by comparison with other two clustering schemes, that is, HOPCM and CFS.
Results confirm the effectiveness of the proposed algorithm in clustering heterogeneous data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bu, Fanyu& Chen, Zhikui& Li, Peng& Tang, Tong& Zhang, Ying. 2016. A High-Order CFS Algorithm for Clustering Big Data. Mobile Information Systems،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111456
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bu, Fanyu…[et al.]. A High-Order CFS Algorithm for Clustering Big Data. Mobile Information Systems No. 2016 (2016), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111456
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bu, Fanyu& Chen, Zhikui& Li, Peng& Tang, Tong& Zhang, Ying. A High-Order CFS Algorithm for Clustering Big Data. Mobile Information Systems. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111456
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111456
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