Clustering based feature selection using Partitioning Around Medoids (PAM)

High-dimensional data contains a large number of features. With many features, high dimensional data requires immense computational resources, including space and time. Several studies indicate that not all features of high dimensional data are relevant to classification result. Dimensionality reduc...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Dewi Pramudi Ismi, Murinto Murinto
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	Universitas Ahmad Dahlan 2020-05-01
سلاسل:	Jurnal Informatika
الموضوعات:	dimensionality reduction feature selection clustering partitioning around medoids (pam) high dimensional data
الوصول للمادة أونلاين:	http://journal.uad.ac.id/index.php/JIFO/article/view/17620
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!