Semantically Segmented Clustering Based on Possibilistic and Rough Set Theories
This paper reports the application of a possibility and rough set based clustering to semantically segmented real‐world databases. The approach is an improved version of the well‐known k‐modes algorithm. It is a soft clustering method that clusters instances with uncertain categorical values to diff...
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Veröffentlicht in: | International journal of intelligent systems 2015-06, Vol.30 (6), p.676-706 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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