Comparison of Modern Clustering Algorithms for Two-dimensional Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F14%3A43871642" target="_blank" >RIV/70883521:28140/14:43871642 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.7148/2014-0346" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.7148/2014-0346</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.7148/2014-0346" target="_blank" >10.7148/2014-0346</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Comparison of Modern Clustering Algorithms for Two-dimensional Data

Popis výsledku v původním jazyce

Cluster analysis or clustering is a task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other groups (clusters). It is the main taskof exploratory data mining and a common technique for statistical data analysis used in many fields, including machine learning, pattern recognition, image analysis, information retrieval, and bioinformatics.The topic of this paper is modern methods of clustering. The paper describes the theory needed to understand the principle of clustering and descriptions of algorithms used with clustering, followed by a comparison of the chosen methods.

Název v anglickém jazyce

Comparison of Modern Clustering Algorithms for Two-dimensional Data

Popis výsledku anglicky

Cluster analysis or clustering is a task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other groups (clusters). It is the main taskof exploratory data mining and a common technique for statistical data analysis used in many fields, including machine learning, pattern recognition, image analysis, information retrieval, and bioinformatics.The topic of this paper is modern methods of clustering. The paper describes the theory needed to understand the principle of clustering and descriptions of algorithms used with clustering, followed by a comparison of the chosen methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/ED2.1.00%2F03.0089" target="_blank" >ED2.1.00/03.0089: Centrum bezpečnostních, informačních a pokročilých technologií (CEBIA-Tech)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

28th European Conference on Modelling and Simulation

ISBN

978-0-9564944-9-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

346-351

Název nakladatele

ECMS

Místo vydání

Nottingham

Místo konání akce

Brescia

Datum konání akce

27. 5. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—