Fast Density Clustering Algorithm for Numerical Data and Categorical Data
المؤلفون المشاركون
Jinyin, Chen
Huihao, He
Jungan, Chen
Shanqing, Yu
Zhaoxia, Shi
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Data objects with mixed numerical and categorical attributes are often dealt with in the real world.
Most existing algorithms have limitations such as low clustering quality, cluster center determination difficulty, and initial parameter sensibility.
A fast density clustering algorithm (FDCA) is put forward based on one-time scan with cluster centers automatically determined by center set algorithm (CSA).
A novel data similarity metric is designed for clustering data including numerical attributes and categorical attributes.
CSA is designed to choose cluster centers from data object automatically which overcome the cluster centers setting difficulty in most clustering algorithms.
The performance of the proposed method is verified through a series of experiments on ten mixed data sets in comparison with several other clustering algorithms in terms of the clustering purity, the efficiency, and the time complexity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jinyin, Chen& Huihao, He& Jungan, Chen& Shanqing, Yu& Zhaoxia, Shi. 2017. Fast Density Clustering Algorithm for Numerical Data and Categorical Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191382
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jinyin, Chen…[et al.]. Fast Density Clustering Algorithm for Numerical Data and Categorical Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191382
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jinyin, Chen& Huihao, He& Jungan, Chen& Shanqing, Yu& Zhaoxia, Shi. Fast Density Clustering Algorithm for Numerical Data and Categorical Data. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191382
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191382
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