首页> 外文会议>Advances in data and web management >SLICE: A Novel Method to Find Local Linear Correlations by Constructing Hyperplanes
【24h】

SLICE: A Novel Method to Find Local Linear Correlations by Constructing Hyperplanes

机译:SLICE:一种通过构造超平面来查找局部线性相关性的新方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

Finding linear correlations in dataset is an important data mining task, which can be widely applied in the real world. Existing correlation clustering methods may miss some correlations when instances are sparsely distributed. Other recent studies are limited to find the primary linear correlation of the dataset. This paper develops a novel approach to seek multiple local linear correlations in dataset. Extensive experiments show that this approach is effective and efficient to find the linear correlations in data subsets.
机译:在数据集中寻找线性相关性是一项重要的数据挖掘任务,可以在现实世界中广泛应用。当实例稀疏分布时,现有的相关性聚类方法可能会丢失一些相关性。其他最新研究仅限于找到数据集的主要线性相关性。本文开发了一种新颖的方法来寻找数据集中的多个局部线性相关性。大量的实验表明,这种方法对于找到数据子集中的线性相关性是有效的。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号