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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Finding Clusters of Data: Cluster Analysis in R

verfasst von : Tulika Narang

Erschienen in: Proceedings of the 5th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

The paper discusses an essential data mining task, clustering. Clustering groups similar instances and results in classes of similar instances. In this paper, clustering methods k-means, SOM clustering, and hierarchical method of clustering are discussed and implemented in R. Before the application of clustering algorithms cluster tendency is evaluated to determine whether the data set is appropriate for clustering or not. Cluster tendency is also discussed in the paper.

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Literatur
1.
Li, Y., Zhong, N.:Web Mining Model and Its Application on Information gathering. Knowledge Based Systems, vol 17, pp. 207–217 (2004).
2.
Narang, Tulika., Tewari, R.R.: Multilevel Approach to Ontology Driven Clustering of Web Documents. In: International Conference on Information and Knowledge Engineering, pp. 21–25. USA (2012).
3.
Kosala, Raymond., Blockeel, Hendrick.: Web Mining Research: A Survey. ACM SIGKDD, vol 2(1) (2000).
4.
Kaufmann, L., Rousseeuw, P.J.: Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. John Wiley and Sons, USA (1999).
5.
Yates, Baeza, R,.Neto, Ribeiro, B.: Modern Information Retrieval, Addison Wesley (1999).
6.
Nigro, Oscar, Hector., Cisaro, Gonzalez, Sandra., Xodo, Hugo, Daniel.: Data Mining with Ontologies-Implementations, Findings, and Frameworks. IGI Global (2008).
7.
Han, Jiawei., Kamber, Micheline.: Data Mining Concepts and Techniques. Morgan Kaufman, USA (2012).
8.
Dunham, H, Margaret., Sridhar, S.: Data Mining–Introductory and Advanced Topics. Pearson Education, India (2006).
9.
Roiger, J, Richard.,Geatz, W, Michael.: Data Mining: A Tutotrial-based Primer, Addison-Wesley (2005).
10.
Gardener, Mark.: Beginning R: The Statistical Programming Language. Wrox (2013).
11.
Narang, Tulika., Tewari, R.R.: SOM Based Clustering of Web documents using an ontology. International Journal of Engineering Research and Science and Technology vol2, pp. 167–174 (2013).
12.
Narang, Tulika.: Hierarchical clustering of Web documents. International Journal of Innovations & Advancement in Computer science vol.4, pp. 154–159 (2015).
13.
Chang, K., Liu, B.: Editorial: Special issue on web content mining, SIGKDD Explorations 6(2) (2004).
Metadaten
Titel
Finding Clusters of Data: Cluster Analysis in R
verfasst von
Tulika Narang
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of the 5th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications

Print ISBN: 978-981-10-3152-6

Electronic ISBN: 978-981-10-3153-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-3153-3_63

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