This HTML5 document contains 50 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n13http://dbpedia.org/resource/Wikt:
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n6https://books.google.com/
n15https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n12http://www.cs.sfu.ca/CC/459/han/papers/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbphttp://dbpedia.org/property/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
n19https://github.com/annoviko/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:CURE_algorithm
rdfs:label
CURE algorithm Алгоритм CURE
rdfs:comment
CURE (англ. Clustering Using Representatives, кластеризация с использованием представителей) является эффективным алгоритмом кластерного анализа для больших баз данных. По сравнению с методом k-средних алгоритм более устойчив к выбросам и способен выявить кластеры, не имеющие сферической формы и с большим разбросом размеров. 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.
dcterms:subject
dbc:Cluster_analysis_algorithms dbc:Articles_with_example_pseudocode
dbo:wikiPageID
22643107
dbo:wikiPageRevisionID
1085332370
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Computational_complexity_theory dbr:Hierarchical_clustering dbc:Cluster_analysis_algorithms dbr:Data_point dbr:Database dbr:Primary_storage dbr:Sample_space dbr:Trade-off dbr:Random_sample dbr:Sampling_(statistics) n13:middle_ground dbr:Outlier dbr:Kd-tree dbr:K-means_clustering dbc:Articles_with_example_pseudocode dbr:BIRCH_(data_clustering) dbr:Sum_of_squared_error dbr:Robust_statistics dbr:Data_clustering dbr:BFR_algorithm dbr:Analysis_of_algorithms
dbo:wikiPageExternalLink
n6:books%3Fid=gAGRCmp8Sp8C&pg=PA572%7Cpages=572%E2%80%93574%7Cauthor2=Koutroumbas, n12:guha98.pdf%7Ctitle= n19:pyclustering
owl:sameAs
wikidata:Q5014717 dbpedia-ru:Алгоритм_CURE n15:4eZjo
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Machine_learning dbt:Short_description dbt:Cite_journal dbt:Cite_book dbt:Citation_needed
dbo:abstract
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. CURE (англ. Clustering Using Representatives, кластеризация с использованием представителей) является эффективным алгоритмом кластерного анализа для больших баз данных. По сравнению с методом k-средних алгоритм более устойчив к выбросам и способен выявить кластеры, не имеющие сферической формы и с большим разбросом размеров.
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:CURE_algorithm?oldid=1085332370&ns=0
dbo:wikiPageLength
5707
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:CURE_algorithm
Subject Item
dbr:CURE_data_clustering_algorithm
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:CURE_algorithm
dbo:wikiPageRedirects
dbr:CURE_algorithm
Subject Item
dbr:Cure_data_clustering
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:CURE_algorithm
dbo:wikiPageRedirects
dbr:CURE_algorithm
Subject Item
wikipedia-en:CURE_algorithm
foaf:primaryTopic
dbr:CURE_algorithm