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【24h】

USING PROJECTIONS TO VISUALLY CLUSTER HIGH-DIMENSIONAL DATA

机译:使用投影可视地聚类高维数据

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摘要

The High-Dimensional Eye system proves that a tight integration of advanced clustering algorithms and state-of-the-art visualization techniques can help us better understand and effectively guide the clustering process, and thus significantly improve the clustering results. The difficult task of sifting through the data generated by the extensive use of computers today―and locating concise and interpretable information within that data―is called knowledge discovery in databases (KDD). Data mining refers to one specific step in the KDD process―namely, to the application of algorithms that can extract hidden patterns from data (see the "KDD Process" sidebar for more information).
机译:High-Dimensional Eye系统证明了先进的聚类算法和最新的可视化技术的紧密集成可以帮助我们更好地理解和有效指导聚类过程,从而显着改善聚类结果。筛查当今广泛使用的计算机所产生的数据并在数据中查找简明易懂的信息这一艰巨的任务称为数据库中的知识发现(KDD)。数据挖掘是指KDD流程中的一个特定步骤,即涉及可以从数据中提取隐藏模式的算法的应用(有关更多信息,请参见“ KDD Process”侧栏)。

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