Semantic feature reduction and hybrid feature selection for clustering of Arabic Web pages
In the literature, high-dimensional data reduces the efficiency of clustering algorithms. Clustering the Arabic text is challenging because semantics of the text involves deep semantic processing. To overcome the problems, the feature selection and reduction methods have become essential to select a...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Alghamdi, Hanan Musafer H. |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/84043/1/HananMusaferPFC2016.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Feature selection method of web page language identification
بواسطة: Ng, Choon Ching
منشور في: (2010) -
Hybrid web page prediction model for predicting user's next access
بواسطة: Chimphlee, Siriporn
منشور في: (2011) -
Hybrid feature selection technique for classification of human activity recognition
بواسطة: Yusup, Norfadzlan
منشور في: (2021) -
Requirements analysis for SBS system and study review process iteration during requirements phase
بواسطة: Alghamdi, Hanan Musafer H.
منشور في: (2009) -
Global features extraction and clustering for writer identification of English script
بواسطة: Fadhil, Murad Saadi
منشور في: (2011)