Research on PCA-Kmeans++ clustering algorithm considering Spatiotemporal dimension

Aiming at the problem that traditional clustering algorithms cannot adapt to spatiotemporal data mining, this paper proposes a new clustering algorithm PCA-Kmeans++. First, in order to reduce the interference of data dimension, an improved PCA (principal component analysis) dimensionality reduction...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2023 2nd International Conference on 3D Immersion, Interaction and Multi-sensory Experiences (ICDIIME) s. 195 - 201
Hlavní autoři:	Huang, Jiale, Dai, Jingtong, Li, Yanjin
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2023
Témata:	AFC Data Classification algorithms Clustering algorithms Data mining Dimensionality reduction Interference K-means PCA Spatiotemporal clustering algorithm Spatiotemporal phenomena Visualization
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!