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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Comparison of Cluster Algorithms for the Analysis of Text Data Using Kolmogorov Complexity

verfasst von : Tina Geweniger, Frank-Michael Schleif, Alexander Hasenfuss, Barbara Hammer, Thomas Villmann

Erschienen in: Advances in Neuro-Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we present a comparison of multiple cluster algorithms and their suitability for clustering text data. The clustering is based on similarities only, employing the Kolmogorov complexity as a similiarity measure. This motivates the set of considered clustering algorithms which take into account the similarity between objects exclusively. Compared cluster algorithms are Median kMeans, Median Neural Gas, Relational Neural Gas, Spectral Clustering and Affinity Propagation.

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Metadaten
Titel
Comparison of Cluster Algorithms for the Analysis of Text Data Using Kolmogorov Complexity
verfasst von
Tina Geweniger
Frank-Michael Schleif
Alexander Hasenfuss
Barbara Hammer
Thomas Villmann
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Neuro-Information Processing

Print ISBN: 978-3-642-03039-0

Electronic ISBN: 978-3-642-03040-6

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-03040-6_8

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