A new approach data processing: density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) clustering using game-theory

Due to the unpredictable growth of data in various fields, rapid clustering of big data is seriously needed in order to identify the hidden structure of data and discover the relationships between objects. Among clustering methods, density-based clustering methods have an acceptable processing speed...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Soft computing (Berlin, Germany) Ročník 29; číslo 3; s. 1331 - 1346
Hlavní autoři:	Kazemi, Uranus, Soleimani, Seyfollah
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Heidelberg Springer Nature B.V 01.02.2025
Témata:	Accuracy Algorithms Big Data Clustering Data compression Data mining Data points Data processing Datasets Density Efficiency Fluid dynamics Game theory Massive data points Methods Optimization Parameter sensitivity Spatial data Synthetic data
ISSN:	1432-7643, 1433-7479
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!