Comparison of Automatic Clustering and Manual Categorization of Documents

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Comparison of Automatic Clustering and Manual Categorization of Documents
Συγγραφείς: Taghva, Kazem, Sharma, Meghna
Συνεισφορές: Babak Akhgar
Πηγή: Electrical and Computer Engineering Faculty Presentations
Στοιχεία εκδότη: UNLV's Repository for Research, Scholarship, and Creative Activity
Έτος έκδοσης: 2007
Συλλογή: University of Nevada, Las Vegas: Digital Scholarship@UNLV
Θεματικοί όροι: Cluster analysis – Computer programs, Document clustering, Machine learning, Computer Engineering, Electrical and Computer Engineering, Theory and Algorithms
Περιγραφή: The fundamental goal of this research is to learn whether unsupervised learning can be used to cluster documents in the collection in a similar way that manual categories are. We report on our experiments with K-mean clustering algorithm to provide a partial answer to the above mentioned goal.
Τύπος εγγράφου: conference object
Γλώσσα: unknown
Relation: https://oasis.library.unlv.edu/ece_presentations/26
Διαθεσιμότητα: https://oasis.library.unlv.edu/ece_presentations/26
Αριθμός Καταχώρησης: edsbas.BACA5D75
Βάση Δεδομένων: BASE
Περιγραφή
Η περιγραφή δεν είναι διαθέσιμη