HCS clustering algorithm - definição. O que é HCS clustering algorithm. Significado, conceito
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O que (quem) é HCS clustering algorithm - definição


HCS clustering algorithm         
The HCS (Highly Connected Subgraphs) clustering algorithm (also known as the HCS algorithm, and other names such as Highly Connected Clusters/Components/Kernels) is an algorithm based on graph connectivity for cluster analysis. It works by representing the similarity data in a similarity graph, and then finding all the highly connected subgraphs.
Canopy clustering algorithm         
The canopy clustering algorithm is an unsupervised pre-clustering algorithm introduced by Andrew McCallum, Kamal Nigam and Lyle Ungar in 2000. It is often used as preprocessing step for the K-means algorithm or the Hierarchical clustering algorithm.
CURE algorithm         
DATA CLUSTERING ALGORITHM
Cure data clustering; CURE data clustering algorithm
CURE (Clustering Using REpresentatives) is an efficient data clustering algorithm for large databases. Compared with K-means clustering it is more robust to outliers and able to identify clusters having non-spherical shapes and size variances.