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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Subspace Similarity-Based Data Clustering by Delaunay Triangulation

verfasst von : Ebinezar, S. Subashini, D. Stalin Alex, P. Subramanian

Erschienen in: Innovations in Computer Science and Engineering

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Grouping data suffers from the curse of dimensionality and similarity functions that use all input features with equal relevance may not be effective and the features should be common to complete data. In this paper, Delaunay triangulation method is used to discover and cluster the subspace similarity-based data and finds the closest neighbors by similarity measures, and the triangulation drawing can be done repetitively over the space and cluster. This method avoids the risk of loss of information in any assumed distributed model, and it is a geometric model finds empty circles without any points, only the corner points of the triangles having related points.

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Metadaten
Titel
A Subspace Similarity-Based Data Clustering by Delaunay Triangulation
verfasst von
Ebinezar
S. Subashini
D. Stalin Alex
P. Subramanian
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Innovations in Computer Science and Engineering

Print ISBN: 978-981-15-2042-6

Electronic ISBN: 978-981-15-2043-3

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-2043-3_65