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岩石

swMATH编号: 37720
软件作者: Guha,S。;Rastogi,R。;垫片,K。
描述: ROCK:一种稳健的类别属性聚类算法。在数据挖掘中,聚类有助于发现基础数据中的分布模式。聚类算法通常使用基于距离度量(例如欧几里德)的相似性度量来划分数据库,以便同一分区中的数据点比不同分区中的点更相似。本文研究了具有布尔属性和类别属性的数据的聚类算法。我们表明,使用点之间距离进行聚类的传统聚类算法不适用于布尔属性和类别属性。相反,我们提出了一个新的链接概念来衡量一对数据点之间的相似性/接近性。我们开发了一种鲁棒的层次聚类算法ROCK,在合并簇时使用链接而不是距离。我们的方法自然扩展到与领域专家/相似表是唯一知识来源的情况相关的非度量相似性度量。除了给出ROCK的详细复杂性结果外,我们还利用真实数据集和合成数据集进行了实验研究,以证明我们的技术的有效性。对于具有类别属性的数据,我们的研究结果表明,ROCK不仅可以生成比传统算法更好的质量聚类,而且还具有良好的可扩展性。
主页: http://theory.stanford.edu/~sudipto/mypapers/categical.pdf
相关软件: UCI-毫升;群集查找;COOLCAT公司;ElemStatLearn(电子状态学习);开放式基金;作为136;COSA公司;剪影;奥卡;自动分类;4.5条;FGKA公司;麦克卢斯特;CloseGraph(关闭图形);前缀跨度;gSpan(量程);A群集;ap集群;HPStream公司;蛛网/3
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曹福源
梁继业
2 Dang,创银
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1 马克·伯里
1 曹良良
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1 陈,辛
1 陈金一
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1 郑遵平
1 赵成雄
1 汤米·W·S·周。
1 朱廷金
1 Bertrand S.克拉克。
1 克拉克、詹妮弗·林恩
1 高聪
1 戴、韩波
1 戴天如
1 de A.T.de Carvalho,弗朗西斯科
1 菲利普·德梅洛(Filipe M.De Melo)。
1 邓胜春
1 阿方索·艾奥迪斯·德恩扎
1 维罗尼克·德斯兰德斯
1 吉安卡洛·戴安娜
1 皮耶保罗·德乌尔索
1 阿兰·杜索奇(Alain E.Dussauchoy)。
1 海瑟姆·埃尔加泽尔
1 叶海亚·法提
1 弗雷德,安娜·L·N。
1 文卡特什·甘蒂
1 加夫瓦,苏里亚·特贾
1 Gehrke,Johannes E。
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1 马可·佐丹
1 维韦卡南·戈帕尔克里希南
1 韩嘉伟
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1 安东尼奥·赫拉斯。
1 黄金龙
1 韦尔塔·穆尼奥斯,戴安娜·L。
1 我在,纳塔坎
1 穆罕默德·伊斯梅尔。
1 金、文
1 金、卓
1 穆罕默德·卡梅尔。
1 Kang,Pilsung(皮尔逊·康)
1 谢赫扎德·哈立德
1 哈马马切·卡杜奇
1 金、京戈
1 金、桑昆
1 吉尔卡尼
1 伊夫·莱切瓦利埃
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1 钱海雷
1 钱伟宁
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1 里奥斯·梅尔卡多,罗杰·Z。
1 鲁宾·鲁伊斯
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1 Subramanian,D.K。
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1 王,贝贝
1 王康良
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