In diesem Buch wird eine neue Clustering-Technik für kategoriale Daten vorgestellt. Die Effektivität eines Clustering-Verfahrens wird im Wesentlichen durch zwei Aspekte bestimmt: die Suchmethode und die Kriterien für die Nähe. Der vorgeschlagene Algorithmus verwendet einen genetischen Algorithmus für das Clustering, der sich in den Experimenten als effiziente Clustering-Methode für kategoriale Daten erwiesen hat. Die Proximity-Kriterien verwenden ein regelbasiertes informationstheoretisches Maß, das Weight of Evidence. Es findet die interessanten Muster und misst das Gewicht dieser...
In diesem Buch wird eine neue Clustering-Technik für kategoriale Daten vorgestellt. Die Effektivität eines Clustering-Verfahrens wird im Wesentliche...
Dans ce livre, une nouvelle technique de regroupement pour les données catégorielles est présentée. Essentiellement, l'efficacité d'une technique de regroupement est déterminée de manière significative par deux aspects, la méthode de recherche et les critères de proximité. L'algorithme proposé utilise un algorithme génétique pour le regroupement qui s'avère être une méthode de regroupement efficace pour les données catégorielles. Les critères de proximité adoptent une mesure théorique de l'information basée sur des règles, appelée poids de la preuve. Il trouve les...
Dans ce livre, une nouvelle technique de regroupement pour les données catégorielles est présentée. Essentiellement, l'efficacité d'une technique...