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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Liu, Ding [VerfasserIn]   i
 Jiang, Minghu [VerfasserIn]   i
 Yang, Xiaofang [VerfasserIn]   i
 Li, Hui [VerfasserIn]   i
Titel:Analyzing documents with quantum clustering
Titelzusatz:a novel pattern recognition algorithm based on quantum mechanics
Verf.angabe:Ding Liu, Minghu Jiang, Xiaofang Yang, Hui Li
E-Jahr:2016
Jahr:24 March 2016
Umfang:6 S.
Fussnoten:Gesehen am 27.05.2020
Titel Quelle:Enthalten in: Molecular and biochemical parasitology
Ort Quelle:Amsterdam : Elsevier, 1980
Jahr Quelle:2016
Band/Heft Quelle:77(2016), Seite 8-13
ISSN Quelle:1872-9428
Abstract:The article introduces Quantum Clustering, a novel pattern recognition algorithm inspired by quantum mechanics and extend it to text analysis. This novel method improves upon nonparametric density estimation (i.e. Parzen-window), and differentiates itself from it in a significant way, Quantum Clustering constructs the potential function to determine the cluster center instead of the Gaussian kernel function. Specifically, detailed comparative analysis shows that the potential function could clearly reveal the underlying structure of the data that the Gaussian kernel could not handle. Moreover, the problem of parameter estimation is solved successfully by the numerical optimization approach (i.e. Pattern Search). Afterwards, the results of detailed comparative experiments on three benchmark datasets confirms the advantage of Quantum Clustering over the Parzen-window, and the additional trial on authorship identification illustrates the wide application scope of this novel method.
DOI:doi:10.1016/j.patrec.2016.03.008
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.03.008
 Volltext: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865516000775
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.03.008
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Quantum clustering
 Text analysis
 Text clustering
K10plus-PPN:1698891156
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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