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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Clustering Categorical Data Using Coverage Density

verfasst von : Hua Yan, Lei Zhang, Yi Zhang

Erschienen in: Advanced Data Mining and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a new algorithm based on the idea of coverage density is proposed for clustering categorical data. It uses average coverage density as the global criterion function. Large sparse categorical databases can be clustered effectively by using this algorithm. It shows that the algorithm uses less memory and time by analyzing its time and space complexity. Experiments on two real datasets are carried out to illustrate the performance of the proposed algorithm.

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Metadaten
Titel
Clustering Categorical Data Using Coverage Density
verfasst von
Hua Yan
Lei Zhang
Yi Zhang
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advanced Data Mining and Applications

Print ISBN: 978-3-540-27894-8

Electronic ISBN: 978-3-540-31877-4

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11527503_30