【24h】

Computing Concept Lattices with Clustering Approaches

机译:计算概念格子与聚类方法

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摘要

Finding the concepts in formal concept context is time-consuming, which is a NP problem. In this paper, hierarching conceptual clustering analysis based on distance function is investigated, under this clustering, we only check the some subset of feature set instead of all of them, which largely reduces the computing steps in finding the concepts, we pave a way to explore concept lattice with clustering approaches.
机译:在正式概念上下文中找到概念是耗时的,这是一个NP问题。在本文中,研究了基于距离函数的分级概念聚类分析,在此群集下,我们只检查功能集的某些功能,而不是所有这些功能集,这在很大程度上减少了找到概念的计算步骤,我们铺平了方法用聚类方法探索概念格。

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