k-ATTRACTORS: A PARTITIONAL CLUSTERING ALGORITHM FOR NUMERIC DATA ANALYSIS

Clustering is a data analysis technique, particularly useful when there are many dimensions and little prior information about the data. Partitional clustering algorithms are efficient but suffer from sensitivity to the initial partition and noise. We propose here k-attractors, a partitional cluster...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Applied artificial intelligence Ročník 25; číslo 2; s. 97 - 115
Hlavní autoři:	Kanellopoulos, Y., Antonellis, P., Tjortjis, C., Makris, C., Tsirakis, N.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Philadelphia Taylor & Francis Group 28.02.2011 Taylor & Francis Ltd
Témata:	Acceptability Accuracy Algorithms Artificial intelligence Cluster analysis Clustering Clusters Convergence Data analysis Data processing Expert systems Mathematical models Numerical analysis Preprocessing
ISSN:	0883-9514, 1087-6545
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!