Different clustering techniques : means for improved knowledge discovery

Grljević Olivera; Bošnjak Saša; Bošnjak Zita: Different clustering techniques : means for improved knowledge discovery.

[thumbnail of proceedings_of_the_challenges_for_analysis_0319-0331.pdf]
Előnézet
Cikk, tanulmány, mű
proceedings_of_the_challenges_for_analysis_0319-0331.pdf

Letöltés (116kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

Application of different clustering techniques can result in different basic data set partitions emphasizing diversified aspects of resulting clusters. Since analysts have a great responsibility for the successful interpretation of the results obtained through some of the available tools, and for giving meaning to what forms a qualitative set of clusters, additional information attained from different tools is of a great use to them. In this article we presented the clustering results of small and medium sized enterprises’ (SMEs) data, obtained in DataEngine, iData Analyzer and Weka tools for intelligent analysis.

Mű típusa: Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe: Proceedings of the Challenges for Analysis of the Economy, the Businesses, and Social Progress : International Scientific Conference Szeged, November 19-21, 2009
Dátum: 2010
ISBN: 978-963-06-9558-9
Oldalak: pp. 319-331
Befoglaló mű URL: http://acta.bibl.u-szeged.hu/57418/
Kulcsszavak: Cluster-analízis
Megjegyzések: Bibliogr.: p. 330-331. ; összefoglalás angol nyelven
Feltöltés dátuma: 2019. ápr. 24. 12:25
Utolsó módosítás: 2022. nov. 08. 13:08
URI: http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/57808
Bővebben:
Tétel nézet Tétel nézet