Initial Seed Selection for Mixed Data Using Modified K-means Clustering Algorithm

Data sets to which clustering is applied may be homogeneous (numerical or categorical) or heterogeneous (numerical and categorical) in nature. Handling homogeneous data is easier than heterogeneous data. We propose a novel technique for identifying initial seeds for heterogeneous data clustering, th...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Arabian journal for science and engineering (2011) Ročník 45; číslo 4; s. 2685 - 2703
Hlavní autoři: Sajidha, S. A., Desikan, Kalyani, Chodnekar, Siddha Prabhu
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.04.2020
Springer Nature B.V
Témata:
ISSN:2193-567X, 1319-8025, 2191-4281
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!
Nejprve se musíte přihlásit.