Analysis of a similarity measure for non-overlapped data
© 2017 by the authors. A similarity measure is a measure evaluating the degree of similarity between two fuzzy data sets and has become an essential tool in many applications including data mining, pattern recognition, and clustering. In this paper, we propose a similarity measure capable of handlin...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Sanghyuk Lee, Jaehoon Cha, Nipon Theera-Umpon, Kyeong Soo Kim |
---|---|
التنسيق: | دورية |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85019235664&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/46593 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Analysis of a similarity measure for non-overlapped data
بواسطة: Sanghyuk Lee, وآخرون
منشور في: (2018) -
On the design of similarity measures based on fuzzy integral
بواسطة: Jaehoon Cha, وآخرون
منشور في: (2018) -
On the design of similarity measures based on fuzzy integral
بواسطة: Jaehoon Cha, وآخرون
منشور في: (2018) -
Analysis of a similarity measure for non-overlapped data
بواسطة: Lee S., وآخرون
منشور في: (2017) -
Information Analysis of High-Dimensional Data and Applications
بواسطة: Xin She Yang, وآخرون
منشور في: (2018)