Triangular kernel nearest-neighbor-based clustering algorithm for discovering true clusters
Clustering is a powerful exploratory technique for extracting the knowledge of given data. Several clustering techniques that have been proposed require predetermined number of clusters. However, the triangular kernel-nearest neighbor-based clustering (TKNN) has been proven able to determine the num...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Musdholifah, Aina, Mohd Hashim, Siti Zaiton |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/51381/ http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-36778-6_11 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Robust local triangular kernel density-based clustering for high-dimensional data
بواسطة: Musdholifah, Aina, وآخرون
منشور في: (2013) -
Gas Identi cation by Using a Cluster-k-Nearest-Neighbor
بواسطة: Brahim Belhaouari, samir
منشور في: (2009) -
Discovering optimal clusters using firefly algorithm
بواسطة: Mohammed, Athraa Jasim, وآخرون
منشور في: (2016) -
Improved pattern extraction scheme for clustering multidimensional data
بواسطة: Musdholifah, Aina
منشور في: (2013) -
Fast and Accuracy Control Chart Pattern Recognition using a
New cluster-k-Nearest Neighbor
بواسطة: Brahim Belhaouari, samir
منشور في: (2008)