![](/images/graphics-bg.png)
Partially supervised clustering algorithms for pattern recognition
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
الجامعة
جامعة الأخوين
الكلية
كلية الهندسة و العلوم
القسم الأكاديمي
علوم الحاسب
دولة الجامعة
المغرب
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
1998
الملخص الإنجليزي
This thesis describes a large class of models called semi-supervised clustering.
Algorithms in this category are (i) clustering algorithms that (ii) use a finite design set of labeled data to {Hi) help clustering algorithms partition a finite set of unlabeled data and then (iv) terminate without the capability to label other points.
First, we show that the semi-supervised point-prototype clustering algorithm (ssPPC) as described in [5] can produce degenerate partitions of the unlabeled data set.
We propose two alternative approaches that guarantee non-degenerate classes.
We apply the improved algorithms to Iris data set and show that their performance is superior to the IDS decision tree and Quick propagation neural networks.
Then, we apply the general partially supervised clustering approach to agglomerative hierarchical clustering (AHC) algorithms used with relational data, we call this procedure semi-supervised agglomerative hierarchical clustering (ssAHC) algorithm, we show through experimentation that the partially-supervised clustering approach helps AHC algorithms improve their results.
Finally, we apply the semi-supervised clustering approach (ssAHC) to text categorization.
We apply ssAHC to Reuters database of documents, and show that its performance is superior to Bayes classifier, and Expectation Maximization algorithm combined with Bayes classifier, we show that the semi-supervised technique helps AHC get better performance.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
67
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Cluster analysis.
Chapter Three : Semi-supervised point-prototype clustering algorithm.
Chapter Four : Semi-supervised agglomerative hierarchical clustering algorithm.
Chapter Five : Partial supervision approach for text categorization.
Chapter Six : Conclusions and prospects.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Labzour, Nadiyah Tazi. (1998). Partially supervised clustering algorithms for pattern recognition. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-647589
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Labzour, Nadiyah Tazi. Partially supervised clustering algorithms for pattern recognition. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University. (1998).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-647589
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Labzour, Nadiyah Tazi. (1998). Partially supervised clustering algorithms for pattern recognition. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-647589
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-647589
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)