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Process of Extracting Uncover Patterns from Data : A Review

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application 바로가기
  • 통권
    vol.2 no.2 (2009.06)바로가기
  • 페이지
    pp.17-34
  • 저자
    Julian Dermoudy, Byeong-Ho Kang, Debnath Bhattacharyya, Seung-Hwan Jeon, Alisherov Farkhod A.
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A147569

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Extracting required patterns from huge amount of mixed data is an area of interest to the researchers. Various promising and already established algorithms are currently using in the name of Data Clustering. Clustering is used for partitioning the data into number of data sets or group. In this paper, we review four popular clustering algorithms from data mining perspective.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Previous works
 3. Clustering techniques
  3.1. K-means Clustering Algorithm
  3.2. Fuzzy C-Means Clustering Algorithm
  3.3. Fuzzy C-Means Clustering Algorithm
  3.4. Variable String Length GAs (VGA) for Automatic Clustering Algorithm
 4. Result
 5. Conclusion
 References

키워드

Clustering Data mining genetic algorithm fuzzy.

저자

  • Julian Dermoudy [ School of Computing and Information Systems, University of Tasmania, Australia ]
  • Byeong-Ho Kang [ School of Computing and Information Systems, University of Tasmania, Australia ]
  • Debnath Bhattacharyya [ Computer Science and Engineering Department, Heritage Institute of Technology ]
  • Seung-Hwan Jeon [ Hannam University ]
  • Alisherov Farkhod A. [ Hannam University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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