Feature Selection In Document Clustering Using Rough Set Theory

机译：使用粗糙集理论的文档聚类功能选择

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者

展开▼
作者单位

展开▼
年度 2007
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Attribute clustering using rough set theory for feature selection in fault severity classification of rotating machinery [J] . Pacheco Fannia, Cerrada Mariela, Sanchez Rene-Vinicio, Expert Systems with Application . 2017,第APRa期

机译：基于粗糙集理论的旋转机械故障严重性分类中的特征选择特征聚类
2. An Improved feature selection based on neighborhood positive approximation rough set in document classification [J] . Leena Patil, Mohammed Atique International Journal of Soft Computing and Software Engineering . 2015,第1期

机译：基于邻域正逼近粗糙集的文档分类改进特征选择
3. Rough set theory for document clustering: A review [J] . Vidhya K. A., Geetha T. V. Journal of intelligent & fuzzy systems: Applications in Engineering and Technology . 2017,第3期

机译：粗略集群群体理论：审查
4. Feature selection based on the rough set theory and dispersed system with dynamically generated disjoint clusters [C] . Małgorzata Przybyła-Kasperek IEEE International Conference on INnovations in Intelligent SysTems and Applications . 2017

机译：基于粗糙集理论和动态生成不相交簇的分散系统的特征选择
5. An architecture for a diagnostic/prognostic system with rough set feature selection and diagnostic decision fusion capabilities. [D] . Lee, Seungkoo. 2002

机译：具有粗糙集特征选择和诊断决策融合功能的诊断/诊断系统的体系结构。
6. Feature Reduction in Superset Learning Using Rough Sets and Evidence Theory [O] . Andrea Campagner, Davide Ciucci, Eyke Hüllermeier -1

机译：基于粗糙集和证据理论的超集学习特征约简
7. A Multistage Feature Selection Model for Document Classification Using Information Gain and Rough Set [O] . Mrs Leena, H. Patil, Sant Gadge Baba Amravati, 2015

机译：基于信息增益和粗糙集的文档分类多级特征选择模型

Feature Selection In Document Clustering Using Rough Set Theory

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅