Data partitioning technique to enhance DBSCAN clustering algorithm
المؤلفون المشاركون
kamil, Isra Salih
al-Mamuri, Safa O.
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 25، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2017)، ص ص. 329-340، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Among density- based clustering techniques ,DBSCAN is a typical one because it can detect clusters with widely different shapes and sizes, but it fails to find clusters with different densities and for that we propose a new technique to enhance the performance of DBSCAN on data with different densities ,the new solution contains two novel tech¬niques ,one is the separation (partitioning ) technique that separate data into sparse and dense regions, and the other is the sampling technique that produce data with only one density distribution.
the experimental results on synthetic data show that the new tech¬nique has a clustering.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Mamuri, Safa O.& kamil, Isra Salih. 2017. Data partitioning technique to enhance DBSCAN clustering algorithm. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 25, no. 2, pp.329-340.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169339
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Mamuri, Safa O.& kamil, Isra Salih. Data partitioning technique to enhance DBSCAN clustering algorithm. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 25, no. 2 (2017), pp.329-340.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169339
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Mamuri, Safa O.& kamil, Isra Salih. Data partitioning technique to enhance DBSCAN clustering algorithm. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2017. Vol. 25, no. 2, pp.329-340.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169339
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 339-340
رقم السجل
BIM-1169339
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