K-means algorithm via preprocessing technique and singular value decomposition for high dimension datasets
Data clustering is an unsupervised classification method aimed at creating groups of objects, or clusters that are distinct. Among the clustering techniques, Kmeans is the most widely used technique. Two issues are prominent in creating a Kmeans clustering algorithm; the optimal number of clusters a...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Usman, Dauda |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2014
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/77643/1/DaudaUsmanPFS2014.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Statistical data preprocessing methods in distance functions to enhance k-means clustering algorithm
بواسطة: Dalatu, Paul Inuwa
منشور في: (2018) -
RTL implementation of one-sided jacobi algorithm for singular value decomposition
بواسطة: Wan Mohamad, Wan Ahmad Zainie
منشور في: (2016) -
Enhancement of parallel K-means algorithm for clustering big datasets
بواسطة: Ashabi, Ardavan
منشور في: (2022) -
Location and tracking of sources through preprocessing and eigen-decomposition /
بواسطة: Ho, Hock Beng
منشور في: (1996) -
Imputation of incomplete software metric database using hybrid of nearest neighbour and modified singular value decomposition (NN-MSVD) algorithm /
بواسطة: Olanrewaju, Rashidah Funke
منشور في: (2006)