An new algorithm-based rough set for selecting clustering attribute in categorical data
Several algorithms strategies based on Rough Set Theory (RST) have been used for the selection of attributes and grouping objects that show similar features. On the other hand, most of these clustering techniques cannot deal tackle partitioning. In addition, these processes are computationally compl...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Baroud, Muftah Mohamed Jomah, Mohd. Hashim, Siti Zaiton, Zainal, Anazida, Ahnad, Jamilah |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/92464/ http://dx.doi.org/10.1109/ICACCS48705.2020.907448313581364 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
New rough set based maximum partitioning attribute algorithm for categorical data clustering
بواسطة: Jomah Baroud, Muftah Mohamed
منشور في: (2022) -
Empirical analysis of rough set categorical clustering techniques based on rough purity and value set
بواسطة: Uddin, Jamal
منشور في: (2017) -
Enhancing rough set theory attributes selection of KDD Cup 1999
بواسطة: Jebur, Hamid H., وآخرون
منشور في: (2015) -
Rough set approach for categorical data clustering
بواسطة: Herawan, Tutut
منشور في: (2010) -
Fuzzy Soft Set Clustering for Categorical Data
بواسطة: Iwan Tri Riyadi, Yanto, وآخرون
منشور في: (2024)