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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

The Discovery of Hierarchical Cluster Structures Assisted by a Visualization Technique

verfasst von : Ke-Bing Zhang, Mehmet A. Orgun, Yanchang Zhao, Abhaya C. Nayak

Erschienen in: Neural Information Processing. Theory and Algorithms

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Hierarchical clustering is very versatile in real world applications. However, due to the issue of higher computational complexity from which automated hierarchical clustering algorithms suffer, the user can hardly correct possible misclassifications from the tree-structured nature of clusters. Visualization is a powerful technique for data analysis, however, most of the existing cluster visualization techniques are mainly used for displaying clustering results. In order for the user to be directly involved in the process of discovering nested cluster structures, we introduce a visualization technique, called HOV

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, to detect clusters and their internal cluster structure. As a result, our approach provides the user an effective method for the discovery of nested cluster structures by visualization.

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Metadaten
Titel
The Discovery of Hierarchical Cluster Structures Assisted by a Visualization Technique
verfasst von
Ke-Bing Zhang
Mehmet A. Orgun
Yanchang Zhao
Abhaya C. Nayak
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-17537-4_85