Categorical Data Clustering: A Bibliometric Analysis and Taxonomy

Numerous real-world applications apply categorical data clustering to find hidden patterns in the data. The K-modes-based algorithm is a popular algorithm for solving common issues in categorical data, from outlier and noise sensitivity to local optima, utilizing metaheuristic methods. Many studies...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Machine learning and knowledge extraction Ročník 6; číslo 2; s. 1009 - 1054
Hlavní autoři:	Cendana, Maya, Kuo, Ren-Jieh
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.06.2024
Témata:	Algorithms bibliometric analysis Bibliometrics categorical data clustering Cluster analysis Clustering Comparative analysis Data mining Data processing Heuristic methods K-modes algorithm Methods Noise sensitivity Outliers (statistics) Research design Science Taxonomy taxonomy of clustering algorithm Taiwan
ISSN:	2504-4990, 2504-4990
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!