New rough set based maximum partitioning attribute algorithm for categorical data clustering
Clustering a set of data into homogeneous groups is a fundamental operation in data mining. Recently, consideration has been put on categorical data clustering, where the data set consists of non-numerical attributes. However, implementing several existing categorical clustering algorithms is challe...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Jomah Baroud, Muftah Mohamed |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/101497/1/MuftahMohamedJomahBaroudPSC2022.pdf.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Rough set approach for categorical data clustering
بواسطة: Herawan, Tutut
منشور في: (2010) -
Empirical analysis of rough set categorical clustering techniques based on rough purity and value set
بواسطة: Uddin, Jamal
منشور في: (2017) -
The new efficient and accurate attribute-oriented clustering algorithms for categorical data
بواسطة: Qin, Hongwu
منشور في: (2012) -
A new soft set-based technique for clustering attribute selection in educational data mining
بواسطة: Suhirman, .
منشور في: (2016) -
Clustering chemical data set using particle swarm optimization based algorithm
بواسطة: Triyono, Triyono
منشور في: (2008)