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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Scalable Algorithm for Banded Pattern Mining in Multi-dimensional Zero-One Data

verfasst von : Fatimah B. Abdullahi, Frans Coenen, Russell Martin

Erschienen in: Data Warehousing and Knowledge Discovery

Verlag: Springer International Publishing

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A banded pattern in “zero-one” high dimensional data is one where all the dimensions can be organized in such a way that the “ones” are arranged along the leading diagonal across the dimensions. Rearranging zero-one data so as to feature bandedness allows for the identification of hidden information and enhances the operation of many data mining algorithms that work with zero-one data. In this paper an effective ND banding algorithm, the ND-BPM algorithm, is presented together with a full evaluation of its operation. To illustrate the utility of the banded pattern concept a case study using the GB Cattle movement database is also presented.

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Metadaten
Titel
A Scalable Algorithm for Banded Pattern Mining in Multi-dimensional Zero-One Data
verfasst von
Fatimah B. Abdullahi
Frans Coenen
Russell Martin
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-10160-6_31