Überwachtes und unüberwachtes Lernen für die genetische Expression

ISBN-13: 9786204505664 / Miękka / 88 str.

Rudra Kalyan Nayak; Ramamani Tripathy; Debahuti Mishra

Opis

Das Clustering von Attributen ist eine der unbeaufsichtigten Data-Mining-Anwendungen, die zuvor zur Ermittlung statistischer Abhängigkeiten zwischen Teilmengen von Variablen verwendet wurden. Auch hier sind Clustering-Techniken bei Data-Mining-Methoden wichtig, um die natürliche Struktur zu erforschen und interessante Muster in Originaldaten zu erkennen. In diesem Buch wurde die Theorie der rauen Mengen (RST) für das Clustering von Attributen verwendet. Die RST ist eine Theorie für den Umgang mit grobem und unsicherem Wissen, die die Cluster analysiert und die Datenprinzipien findet, wenn kein Vorwissen vorhanden ist. Nach der Implementierung der auf rauen Mengen basierenden Attribut-Clustering-Methode auf einem realen Datensatz werden diese mit Hilfe einiger traditioneller Klassifizierungstechniken klassifiziert.

O autorze

Kalyan Nayak, RudraDr. Rudra Kalyan Nayak arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor in der Abteilung für CSE an der K L University, Andhra Pradesh, IndienDr. Ramamani Tripathy arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor in der Abteilung für MCA an der USBM, Odisha, IndienDr. Debahuti Mishra arbeitet derzeit als Professorin und Leiterin des Fachbereichs CSE an der S'O'A University, Odisha, Indien.