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데이터 마이닝 응용 프로그램은 클러스터링 알고리즘에 특별한 요구 사항을 제시합니다. 여기에는 고차원 데이터의 서브스페이스에 포함된 클러스터를 찾는 능력, 확장성, 결과에 대한 최종 사용자 이해 가능성, 특정 데이터 분포의 가정을 하지 않음, 입력 레코드의 순서에 대한 민감도 없음이 포함됩니다. 우리는 이러한 모든 요구 사항을 충족하는 클러스터링 알고리즘인 CLIQUE를 제시합니다. CLIQUE는 최대 차원의 서브스페이스에서 밀집된 클러스터를 식별합니다. 이는 이해를 쉽게 하기 위해 최소화된 DNF 표현 형식으로 클러스터 설명을 생성합니다. 입력 레코드의 제시 순서와 관계없이 동일한 결과를 도출하며, 데이터 분포에 특정 수학적 형태를 가정하지 않습니다. 실험을 통해 우리는 CLIQUE가 대규모 고차원 데이터셋에서 정확한 클러스터를 효율적으로 찾는다는 것을 보여줍니다.
Agrawal et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.
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