![](/images/graphics-bg.png)
Efficient high dimension data clustering using constraint-partitioning K-means algorithm
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 10، العدد 6 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2013)10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2013-11-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
with the ever increasing size of data, clustering of large dimensional databases poses a demanding task that should satisfy both the requirements of the computation efficiency and result quality.
In order to achieve both tasks, clustering of feature space rather than the original data space has received importance among the data mining researchers.
Accordingly, we performed data clustering of high dimension dataset using Constraint-Partitioning K-Means clustering algorithm which did not fit properly to cluster high dimensional data sets in terms of effectiveness and efficiency, because of the intrinsic sparse of high dimensional data and resulted in producing indefinite and inaccurate clusters.
Hence, we carry out two steps for clustering high dimension dataset.
Initially, we perform dimensionality reduction on the high dimension dataset using Principal Component Analysis as a preprocessing step to data clustering.
Later, we integrate the Constraint-Partitioning KMeans clustering algorithm to the dimension reduced dataset to produce good and accurate clusters.
The performance of the approach is evaluated with high dimensional datasets such as Parkinson’s dataset and Ionosphere dataset.
The experimental results showed that the proposed approach is very effective in producing accurate and precise clusters.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jurj, Aloysius. 2013. Efficient high dimension data clustering using constraint-partitioning K-means algorithm. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 10, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311839
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jurj, Aloysius. Efficient high dimension data clustering using constraint-partitioning K-means algorithm. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 10, no. 6 (Nov. 2013).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311839
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jurj, Aloysius. Efficient high dimension data clustering using constraint-partitioning K-means algorithm. The International Arab Journal of Information Technology. 2013. Vol. 10, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311839
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-311839
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)