Autor:

Aswani Kumar, Cherukuri

Współtwórca:

Korbicz, Józef (1951- ) - red. ; Uciński, Dariusz - red.

Tytuł:

Knowledge discovery in data using formal concept analysis and random projections

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, Volume 21 (2011)

Temat i słowa kluczowe:

attribute implications ; concept lattices ; dimensionality reduction ; formal concept analysis ; knowledge discovery ; random projections

Abstract:

In this paper our objective is to propose a random projections based formal concept analysis for knowledge discovery in data. We demonstrate the implementation of the proposed method on two real world healthcare datasets. Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical framework that offers a conceptual knowledge representation through hierarchical conceptual structures called concept lattices. However, during the design of a concept lattice, complexity plays a major role.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Data wydania:

2011

Typ zasobu:

artykuł

DOI:

10.2478/v10006-011-0059-1

Strony:

745-756

Źródło:

AMCS, Volume 21, Number 4 (2011) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego