メインナビゲーションにスキップ
検索にスキップ
メインコンテンツにスキップ
東京理科大学 ホーム
English
日本語
ホーム
プロファイル
研究部門
研究成果
専門知識、名前、または所属機関で検索
A Density-Weighted Information Gain Tree for Clustering Mixed-Type Data
Yu Zhao
経営学科
研究成果
:
Conference contribution
›
査読
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「A Density-Weighted Information Gain Tree for Clustering Mixed-Type Data」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Mixed Data
100%
Weight Information
100%
Categorical Features
60%
Continuous Features
60%
Interpretable Clustering
20%
Partitioning Strategy
20%
Natural Grouping
20%
Recursive Partitioning
20%
K-prototypes
20%
Tree Algorithm
20%
Mathematics
Information Gain
100%
Recursive Partitioning
20%
Computer Science
Density Variation
20%