Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  cluster-type-specific indicators
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Tracing cluster transitions for different cluster types
EN
Clustering algorithms detect groups of similar population members, like customers, news or genes. In many clustering applications the observed population evolves and changes over time, subject to internal and external factors. Detecting and understanding changes is important for decision support. In this work, we present the MONIC+ framework for cluster-type-specific transition modeling and detection. MONIC+ encompasses a typification of clusters and cluster-type-specific transition indicators, by exploiting cluster topology and cluster statistics for the transition detection process. Our experiments on both synthetic and real datasets demonstrate the usefulness and applicability of our framework.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.