Hybrid PCA-ILGC clustering approach for high dimensional data

The availability of high dimensional dataset that incredible growth, imposes insufficient conventional approaches to extract hidden useful information. As a result, today researchers are challenged to develop new techniques to deal with massive high dimensional data that has not only in term of numb...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) s. 420 - 424
Hlavní autoři:	Musdholifah, A., Hashim, S. Z. M., Ngah, R.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.10.2012
Témata:	Accuracy Algorithm design and analysis Clustering Clustering algorithms Data mining Data visualization dimensionality reduction Heart iterative local Gaussian clustering algorithm Principal component analysis
ISBN:	9781467317139, 1467317136
ISSN:	1062-922X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!