Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Feature Selection Based on Multiviewpoint And Link Similarity Measure. Document Clustering
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Neelam Singh
ISBN: 9786204740522
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 25144 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 716274
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: To explore and utilize huge amount of text documents is a major question in the area of information retrieval and text mining. All the methods aiming to find groups of entities utilizes similarity or dissimilarity measure. It is necessary to analyse how similarity measure behave on text documents before developing or modifying a good similarity measure for document clustering to understand the effectiveness of the technique. A similarity function embedded in a criterion function is to a large extent is responsible to analyze the intrinsic structure of the data. If appropriate similarity measures are used with specific clustering technique the efficiency and accuracy of the information discovery task can be enhanced. Use of appropriate measures not only improves the provenance and credit-ability of the retrieved information but also helps to overcome the time and cost complexity of the process. This book focuses on identifying the various similarity measure for Clustering. An imperative method for measuring similarity between text documents is illustrated to cluster the documents using hierarchical clustering and feature selection method using Matlab.
Ключевые слова: Document Clustering, Similarity Measure, Cosine Similarity, Hierarchical Clustering