mycoreobjectrosdok_document_0000000154rosdok_document_0000000154rosdokdocumentrosdok_derivate_00000040572023-08-08T10:52:38.915Z2009-09-23T09:25:40.333Zadministratorpublished1rosdok_derivate_0000004057truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id00002199625486498Osu2010-05-062023-08-05T14:20:08ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.ArtikelAutomatische Parameterbestimmung durch Gravitation in Subspace ClusteringIm Vergleich zu den traditionellen Clusteringverfahren ermöglicht Subspace Clustering die Suche nach Clustern in den Unterräumen (Subspaces) der Daten. Man unterscheidet zwei Hauptarten des Subspace-Clustering-Verfahrens: Top-Down- und Bottom-Up-Verfahren. Die Algorithmen des Top-Down-Verfahrens verkleinern die Suchbereiche von hohen zu niedrigen Dimensionen. In dem Bottom-Up-Verfahren suchen die Algorithmen nach Clustern in einer umgekehrten Reihenfolge. Die Bestimmung der Parameter in den meisten Subspace-Clustering-Verfahren ist nicht einfach, was die Anwendung der Verfahren erschwert. Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur automatischen Parameterbestimmung diskutiert.JiwuZhaoVerfasserInaut1047850486http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002199urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002199-410.18453/rosdok_id00002199004 InformatikFakultät für Informatik und Elektrotechnikalle Rechte vorbehaltenRechteinhaber Universität RostockLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)de1 Online-Ressource (Seiten 111-115)2009Universität RostockRostocksingle unit20092009Universitätsbibliothek RostockRostock2009Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002199Jiwu ZhaoSeiten 111-115200900000000000889rosdok/id00002177616202938http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id0000217721. Workshop Grundlagen von Datenbanken02.-05. 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Man unterscheidet zwei Hauptarten des Subspace-Clustering-Verfahrens: Top-Down- und Bottom-Up-Verfahren. Die Algorithmen des Top-Down-Verfahrens verkleinern die Suchbereiche von hohen zu niedrigen Dimensionen. In dem Bottom-Up-Verfahren suchen die Algorithmen nach Clustern in einer umgekehrten Reihenfolge. Die Bestimmung der Parameter in den meisten Subspace-Clustering-Verfahren ist nicht einfach, was die Anwendung der Verfahren erschwert. Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur automatischen Parameterbestimmung diskutiert.2009200921. Workshop Grundlagen von Datenbanken02.-05. Juni 2009, Rostock-Warnemünde : ProceedingsSeiten 111-115200900000000000889rosdok/id00002177616202938http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id0000217721. Workshop Grundlagen von Datenbanken02.-05. Juni 2009, Rostock-Warnemünde : ProceedingsEnthalten inhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002177Jiwu Zhaoepub.article1 gvd2009_2.G.18_Zhao.pdf 359450 92055d9c01f028a55392d4c3e420a6bd rosdok/id00002199625486498Osu2010-05-062023-08-05T14:20:08ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.ArtikelAutomatische Parameterbestimmung durch Gravitation in Subspace ClusteringIm Vergleich zu den traditionellen Clusteringverfahren ermöglicht Subspace Clustering die Suche nach Clustern in den Unterräumen (Subspaces) der Daten. Man unterscheidet zwei Hauptarten des Subspace-Clustering-Verfahrens: Top-Down- und Bottom-Up-Verfahren. Die Algorithmen des Top-Down-Verfahrens verkleinern die Suchbereiche von hohen zu niedrigen Dimensionen. In dem Bottom-Up-Verfahren suchen die Algorithmen nach Clustern in einer umgekehrten Reihenfolge. Die Bestimmung der Parameter in den meisten Subspace-Clustering-Verfahren ist nicht einfach, was die Anwendung der Verfahren erschwert. Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur automatischen Parameterbestimmung diskutiert.JiwuZhaoVerfasserInaut1047850486http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002199urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002199-410.18453/rosdok_id00002199004 InformatikFakultät für Informatik und Elektrotechnikalle Rechte vorbehaltenRechteinhaber Universität RostockLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)de1 Online-Ressource (Seiten 111-115)2009Universität RostockRostocksingle unit20092009Universitätsbibliothek RostockRostock2009Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002199Jiwu ZhaoSeiten 111-115200900000000000889rosdok/id00002177616202938http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id0000217721. Workshop Grundlagen von Datenbanken02.-05. 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Man unterscheidet zwei Hauptarten des Subspace-Clustering-Verfahrens: Top-Down- und Bottom-Up-Verfahren. Die Algorithmen des Top-Down-Verfahrens verkleinern die Suchbereiche von hohen zu niedrigen Dimensionen. In dem Bottom-Up-Verfahren suchen die Algorithmen nach Clustern in einer umgekehrten Reihenfolge. Die Bestimmung der Parameter in den meisten Subspace-Clustering-Verfahren ist nicht einfach, was die Anwendung der Verfahren erschwert. Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur automatischen Parameterbestimmung diskutiert.2009200921. Workshop Grundlagen von Datenbanken02.-05. Juni 2009, Rostock-Warnemünde : ProceedingsSeiten 111-115200900000000000889rosdok/id00002177616202938http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id0000217721. Workshop Grundlagen von Datenbanken02.-05. 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