Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM087469
035-os BibID:	(Scopus)85092916509
Első szerző:	Nagy Dávid (programtervező informatikus)
Cím:	Graph approximation on similarity based rough sets / Dávid Nagy, Tamás Mihálydeák, László Aszalós
Dátum:	2020
ISSN:	1788-1994 1788-3911
Megjegyzések:	Correlation clustering is a widely used technique in data mining. The clusters contain objects, which are typically similar to one another and different from objects from other groups. In the authors previous works the possible usage of correlation in rough set theory were investigated. In rough set theory, two objects are treated as indiscernible if all of their attribute values are the same. A base set contains those objects that are indiscernible from one another. The partition, gained from the correlation clustering, can be understood as the system of base sets, as the clusters contain the typically similar objects (not just to a distinguished member) and it considers the real similarity among the objects. In this work the extension of this study is presented, using the method to approximate graphs representing similarity relations.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Pollack Periodica. - 15 : 2 (2020), p. 25-36. -
További szerzők:	Mihálydeák Tamás Sándor (1955-) (filozófus, matematikus) Aszalós László (1969-) (matematikus)
Pályázati támogatás:	EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002 EFOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: