Subspace Clustering of High-Dimensional Data : An Evolutionary Approach
المؤلفون المشاركون
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Clustering high-dimensional data has been a major challenge due to the inherent sparsity of the points.
Most existing clustering algorithms become substantially inefficient if the required similarity measure is computed between data points in the full-dimensional space.
In this paper, we have presented a robust multi objective subspace clustering (MOSCL) algorithm for the challenging problem of high-dimensional clustering.
The first phase of MOSCL performs subspace relevance analysis by detecting dense and sparse regions with their locations in data set.
After detection of dense regions it eliminates outliers.
MOSCL discovers subspaces in dense regions of data set and produces subspace clusters.
In thorough experiments on synthetic and real-world data sets, we demonstrate that MOSCL for subspace clustering is superior to PROCLUS clustering algorithm.
Additionally we investigate the effects of first phase for detecting dense regions on the results of subspace clustering.
Our results indicate that removing outliers improves the accuracy of subspace clustering.
The clustering results are validated by clustering error (CE) distance on various data sets.
MOSCL can discover the clusters in all subspaces with high quality, and the efficiency of MOSCL outperforms PROCLUS.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vijendra, Singh& Laxman, Sahoo. 2013. Subspace Clustering of High-Dimensional Data : An Evolutionary Approach. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-504355
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vijendra, Singh& Laxman, Sahoo. Subspace Clustering of High-Dimensional Data : An Evolutionary Approach. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2013 (2013), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-504355
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vijendra, Singh& Laxman, Sahoo. Subspace Clustering of High-Dimensional Data : An Evolutionary Approach. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-504355
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-504355
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