Clustering complex data

Agnieszka Nowak-Brzezińska, Tomasz Xięski

Abstract


This work provides an introduction to the matter of clustering complex data and searching through such a structure. It presents related problems, focusing primarily on the aspect of creating cluster representatives. Carried out experiments based on using the DBSCAN algorithm allow to compare the efficiency of finding relevant to the given question clusters, depending on the way of cluster representatives were created.

Keywords


clustering; complex data; DBSCAN

Full Text:

PDF (Polski)

References


Xięski T.: Zastosowanie algorytmu DBSCAN dla grupowania danych tekstowych, [w:] Wakulicz-Deja A. (red.): Systemy wspomagania decyzji. Instytut Informatyki Uniwersytetu Ślęskiego, Sosnowiec 2ŃńŃ.

Nowak-Brzezińska A., Jach T., Xięski T.Ś Finding a relevant document in the clusters of documents’ characteristics. Intelligent Information Systems, 2010, s. 273÷283.

Nowak-Brzezińska A., Jach T., Xięski T.: Wybór algorytmu grupowania a efektywność wyszukiwania dokumentów. Studia Informatica, Wyd. Pol. Śląskiej, Vol. 3ń, No. 2A (89), 2010, s. 147÷162.

Ester M., Ester K., Sander H.-P., Sander J., Xu X.: A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of 2nd Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, USA 1996.

Nowak A., Wakulicz-Deja A., Bachliński S.: Optimization of Speech Recognition by Clustering of Phones. Fundamenta Informaticae, Holandia 2006, s. 283÷293.

Tan P.-N., Steinbach M., Vipin K.: Introduction to Data Mining. Addison-Wesley, USA 2006.

Rijsbergen C. J.: Information retrieval. Butterworth-Heinemann, UK 1979.

Wakulicz-Deja A.: Podstawy systemów wyszukiwania informacji. Analiza metod. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1995.

Hustecki J.: Vademecum Teleinformatyka, cz. I, praca zbiorowa. IDG Poland, Warszawa 2004.




DOI: http://dx.doi.org/10.21936/si2011_v32.n2A.274