W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

Comparison of algorithms for clustering incomplete data

Autorzy

Rok publikacji

2014

Opublikowano w

Foundations of Computing and Decision Sciences

Rocznik: 2014 | Tom: vol. 39 | Numer: no. 2

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • clustering
  • incomplete data
  • missing value
  • marginalisation
  • imputation
  • IFCM
  • OCS
  • NPS
  • NCS
Streszczenie

EN The missing values are not uncommon in real data sets. The algorithms and methods used for the data analysis of complete data sets cannot always be applied to missing value data. In order to use the existing methods for complete data, the missing value data sets are preprocessed. The other solution to this problem is creation of new algorithms dedicated to missing value data sets. The objective of our research is to compare the preprocessing techniques and specialised algorithms and to find their most advantageous usage.

Strony (od-do)

107 - 127

DOI

10.2478/fcds-2014-0007

URL

https://sciendo.com/article/10.2478/fcds-2014-0007

Typ licencji

CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

15

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.