Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej
MNiSW
5
Lista B
Status:
Warianty tytułu:
Algorytm redukcji rozmytej klasteryzacji danych o wysokiej wymiarowości
Autorzy: Dorogov A. Yu., Wójcik Waldemar
Rok wydania: 2013
Wersja dokumentu: Drukowana
Język: angielski
Numer czasopisma: 8
Strony: 14 - 16
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: polski | angielski
Artykuł przedstawia nową metodę rozmytej klasteryzacji danych o wysokiej wymiarowości. Metoda oparta jest na algorytmie dokonującym redukcji dużej liczby próbek do mniejszej bez straty istotnej informacji potrzebnej do klaseryzacji.
In the paper a new method of fuzzy clusterization for high dimensionality data is presented. The method is based on algorithm reduction of large samplings to samplings with significantly smaller volume without loss of any essential clustering information.