Clustering Algorithms: Taxonomy, Comparison, and Empirical Analysis in 2D Datasets

Because of the abundance of clustering methods, comparing between methods and determining which method is proper for a given dataset is crucial. Especially, the availability of huge experimental datasets and transactional and the emerging requirements for data mining and the like needs badly for clu...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Journal on artificial intelligence Jg. 2; H. 4; S. 189 - 215
1. Verfasser:	Mostafa, Samih M
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Henderson Tech Science Press 2020
Schlagworte:	Algorithms Clustering Data mining Data points Datasets Empirical analysis Taxonomy Two dimensional analysis
ISSN:	2579-003X, 2579-0021, 2579-003X
Online-Zugang:	Volltext
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