Počet záznamů: 1
Chameleon 2: An Improved Graph-Based Clustering Algorithm
- 1.
SYSNO ASEP 0502857 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Chameleon 2: An Improved Graph-Based Clustering Algorithm Tvůrce(i) Bartoň, Tomáš (UMG-J)
Bruna, T. (CZ)
Kordík, P. (CZ)Celkový počet autorů 3 Číslo článku 10 Zdroj.dok. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. - : Association for Computing Machinery - ISSN 1556-4681
Roč. 13, č. 1 (2019)Poč.str. 27 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova Cluster analysis ; clustering ; graph clustering ; pattern recognition Vědní obor RIV EB - Genetika a molekulární biologie Obor OECD Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) CEP LO1220 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Institucionální podpora UMG-J - RVO:68378050 UT WOS 000457142600010 DOI 10.1145/3299876 Anotace Traditional clustering algorithms fail to produce human-like results when confronted with data of variable density, complex distributions, or in the presence of noise. We propose an improved graph-based clustering algorithm called Chameleon 2, which overcomes several drawbacks of state-of-the-art clustering approaches. We modified the internal cluster quality measure and added an extra step to ensure algorithm robustness. Our results reveal a significant positive impact on the clustering quality measured by Normalized Mutual Information on 32 artificial datasets used in the clustering literature. This significant improvement is also confirmed on real-world datasets. Pracoviště Ústav molekulární genetiky Kontakt Nikol Škňouřilová, nikol.sknourilova@img.cas.cz, Tel.: 241 063 217 Rok sběru 2019
Počet záznamů: 1