CIVILICA We Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

A Geometric View of Similarity Measures in Data Mining

اعتبار موردنیاز : ۱ | تعداد صفحات: ۱۰ | تعداد نمایش خلاصه: ۱۶۲ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۴
کد COI مقاله: JR_IJE-28-12_005
زبان مقاله: انگلیسی
حجم فایل: ۱.۱۴ مگابات (فایل این مقاله در ۱۰ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۱۰ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳,۰۰۰ تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله A Geometric View of Similarity Measures in Data Mining

  A Darvishi - Faculty of Computer Engineering, University of Shahrood, Shahrood, Iran
  H Hassanpour - Faculty of Computer Engineering, University of Shahrood, Shahrood, Iran

چکیده مقاله:

The main objective of data mining is to acquire information from a set of data for prospect applications using a measure. The concerning issue is that one often has to deal with large scale data. Several dimensionality reduction techniques like various feature extraction methods have been developed to resolve the issue. However, the geometric view of the applied measure, as an additional consideration, is generally neglected. Since each measure has its own perspective to the data, different interpretations may achieved on data depending on the used measure. While efforts are often focused on adjusting the feature extraction techniques for mining the data, choosing a suitable measure regarding to the nature or general characteristics of the data or application is more appropriate. Given a couple of sequences, a specific measure may consider them as similar while another one may quantify them as dissimilar. The goal of this research is twofold: evincing the role of feature extraction in data mining and revealing the significance of similarity measures geometric attributes in detecting the relationships between data. Differrent similarity measures are also applied to three synthetic datasets and a real set of ECG time series to examine their performance.

کلیدواژه‌ها:

Data Mining, Feature Extraction, Similarity Measures, Geometric View

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-JR_IJE-JR_IJE-28-12_005.html
کد COI مقاله: JR_IJE-28-12_005

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Darvishi, A & H Hassanpour, ۱۳۹۴, A Geometric View of Similarity Measures in Data Mining, International Journal of Engineering (IJE) 28 (12), https://www.civilica.com/Paper-JR_IJE-JR_IJE-28-12_005.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (Darvishi, A & H Hassanpour, ۱۳۹۴)
برای بار دوم به بعد: (Darvishi & Hassanpour, ۱۳۹۴)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: ۶۶۴۴
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.