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
Hauptverfasser: Ammar, Asma, Elouedi, Zied, Lingras, Pawan
Format: Artikel
Sprache:eng
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