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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

16. Clustering

verfasst von : Dan A. Simovici, Chabane Djeraba

Erschienen in: Mathematical Tools for Data Mining

Verlag: Springer London

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Abstract

Clustering is the process of grouping together objects that are similar. The groups formed by clustering are referred to as clusters

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Literatur
1.
A.K. Jain, M.N. Murty, P.J. Flynn, Data clustering: a review. ACM Comput. Surv. 31, 264–323 (1999)CrossRef
2.
T. Kurita, An efficient agglomerative clustering algorithm using a heap. Pattern Recogn. 24, 205–209 (1991)CrossRefMathSciNet
3.
P. Berkhin, J. Becher, Learning simple relations: theory and applications. ed. by R.L. Grossman, J. Han, V. Kumar, H. Mannila, R. Motwani, in Proceedings of the 2nd SIAM International Conference on Data Mining, (Arlington, 2002), pp. 420–436
4.
L. Kaufman, P.J. Rousseeuw, Finding Groups in Data—An Introduction to Cluster Analysis (Wiley Interscience, New York, 1990)
5.
M. Fiedler, Algebraic connectivity of graphs. Czechoslovak Math. J. 23, 298–305 (1973)MathSciNet
6.
B. Nadler, M. Galun, Fundamental limitation of spectral clustering, Advances in Neural Information Processing Systems, vol 19 (MIT Press, Cambridge, 2007), pp. 1017–1024
7.
L. Hagen, A. Kahng, New spectral methods for ratio cut partitioning and clustering. IEEE Trans. Comput. Aided Des. 11, 1074–1085 (1992)CrossRef
8.
J. Shi, J. Malik, Normalized cuts and image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 22, 888–905 (2000)CrossRef
9.
P. Perona, W. Freeman, A factorization approach to grouping. In European Conference on Computer Vision (1998), pp. 655–670
10.
M. Steinbach, G. Karypis, V. Kumar. A comparison of document clustering techniques. ed. by M. Grobelnik, D. Mladenic, N. Milic-Freyling. KDD Workshop on Text Mining, (Boston, 2000)
11.
S. Ray, R. Turi, Determination of number of clusters in \(k\)-means clustering in colour image segmentation. In Proceedings of the 4th International Conference on Advances in Pattern Recognition and Digital Technology, (Narosa, New Delhi, 1984), pp. 137–143
12.
U. Brandes, D. Delling, M. Gaertler, R. Görke, M. Hoefer, Z. Nikolski, D. Wagner, On modularity clustering. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 20(2), 172–188 (2008)CrossRef
13.
P.N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Introduction to Data Mining (Addison-Wesley, Reading, 2005)
14.
A.K. Jain, R.C. Dubes, Algorithm for Clustering Data (Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1988)
15.
P. Berkhin, A survey of clustering data mining techniques, in Grouping Multidimensional Data—Recent Advances in Clustering, ed. by J. Kogan, C. Nicholas, M. Teboulle(Springer, Berlin, 2006), pp. 25–72
16.
T. Zhang, R. Ramakrishnan, M. Livny, Birch: a new data clustering algorithm and its applications. Data Min. Knowl. Disc. 1(2), 141–182 (1997)
17.
M. Fiedler, A property of eigenvectors of nonnegative symmetric matrices and its applications to graph theory. Czechoslovak Math. J. 25, 619–633 (1975)CrossRefMathSciNet
18.
J. Kleinberg, An impossibility theorem for clustering, in Advances in Neural Information Processing Systems, 15, Vancouver, Canada, 2002, ed. by S. Becker, S. Thrun, K. Obermayer. (MIT Press, Cambridge, 2003), pp. 446–453
19.
W.E. Donath, A.J. Hoffman, Lower bounds for the partitioning of graphs. IBM J. Res. Dev. 17, 420–425 (1973)
Metadaten
Titel
Clustering
verfasst von
Dan A. Simovici
Chabane Djeraba
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer London
Buch
Mathematical Tools for Data Mining

Print ISBN: 978-1-4471-6406-7

Electronic ISBN: 978-1-4471-6407-4

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-6407-4_16