Abstrakt. Användningsområden som biovetenskap, t.ex. Molekylärbiologi producerar en enorm mängd data som inte längre kan hanteras utan hjälp av effektiva och effektiva datautvinningsmetoder. En av de primära data mining uppgifter är klustering. Men traditionella klusteralgoritmer misslyckas ofta med att upptäcka meningsfulla kluster på grund av den högdimensionella, inneboende glesa funktionen utrymme för de flesta verkliga datamängder. Icke desto mindre innehåller datamängderna ofta kluster gömda i olika subrymder i det ursprungliga funktionsutrymmet. Vi presenterar ett förbearbetningssteg för traditionella klusteralgoritmer, som upptäcker alla intressanta subrymder av högdimensionella data som innehåller kluster. För detta ändamål definierar vi ett kvalitetskriterium för det intressanta i en subrymd och föreslår en effektiv algoritm som kallas RIS (Ranking I nteresting S ubspaces) för att undersöka alla sådana subrymder. En bred utvärdering baserad på syntetiska och verkliga datauppsättningar visar empiriskt att RIS är lämpligt för att hitta alla relevanta subrymder i stora, högdimensionella, glesa data och för att rangordna dem i enlighet därmed.
I REF använde författarna en applikationsdomän såsom biovetenskap, t.ex. Molekylärbiologi producerar en enorm mängd data som inte längre kan hanteras utan hjälp av effektiva och effektiva datautvinningsmetoder.
Ranking Interesting Subspaces for Clustering High Dimensional Data
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}