SCLOPE: An algorithm for clustering data streams of categorical attributes
Clustering is a difficult problem especially when we consider the task in the context of a data stream of categorical attributes. In this paper, we propose SCLOPE, a novel algorithm based on CLOPE's intuitive observation about cluster histograms. Unlike CLOPE however, our algorithm is very fast...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | ONG, Kok-Leong, LI, Wenyuan, NG, Wee-Keong, LIM, Ee Peng |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2004
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/1021 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/2020/viewcontent/SCLOPE__An_algorithm_for_clustering_data_streams_of_categorical_attributes.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A spectroscopy of texts for effective clustering
بواسطة: LI, Wenyuan, وآخرون
منشور في: (2004) -
Categorical skylines for streaming data
بواسطة: Sarkas, N., وآخرون
منشور في: (2013) -
Bursty feature representation for clustering text streams
بواسطة: HE, Qi, وآخرون
منشور في: (2007) -
Cooperative multi-attribute bilateral online negotiation for e-commerce
بواسطة: ZHAO, Lei, وآخرون
منشور في: (2001) -
DEVELOPMENT OF DENSITY BASED CLUSTERING ALGORITHMS FOR STREAMING DATA
بواسطة: Sirisup Laohakiat
منشور في: (2016)