Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI

În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.

 
       
         
    STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.1 din 2005  
         
  Articol:   CORE BASED INCREMENTAL CLUSTERING.

Autori:  GABRIELA ŞERBAN, ALINA CÂMPAN. 		 
       
         
  Rezumat:  Clustering is a data mining activity that aims to differentiate groups inside a given set of objects, with respect to a set of relevant at- tributes of the analyzed objects. Generally, existing clustering methods, such as k-means algorithm, start with a known set of objects, measured against a known set of attributes. But there are numerous applications where the attribute set characterizing the objects evolves. We propose in this paper an incremental, k-means based clustering method, Core Based Incremental Clustering (CBIC), that is capable to re-partition the objects set,when the attributes set increases. The method starts from the partitioning into clusters that was established by applying k-means or CBIC before the attribute set changed. The result is reached more eficiently than running k-means again from the scratch on the feature-extended object set. Experiments proving the method''s eciency are also reported.  
         
     
         
         
      Revenire la pagina precedentă