This HTML5 document contains 70 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n12http://dbpedia.org/resource/File:
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n16https://global.dbpedia.org/id/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n17http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:Curse_of_dimensionality
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Sparse_distributed_memory
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Weighted_correlation_network_analysis
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Correlation_clustering
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Cluster_analysis
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Clustering_high-dimensional_data
rdf:type
dbo:Work
rdfs:label
Кластеризація багатовимірних даних Clustering high-dimensional data
rdfs:comment
Кластеризація багатовимірних даних — це кластерний аналіз даних будь-якого розміру, починаючи з десятків і закінчуючи декількома тисячами вимірів. Такі багатовимірні дані часто зустрічаються в таких областях, як медицина, де ДНК-мікрочипи можуть виробляти велику кількість обчислень одночасно, та у кластеризації текстових документів, коли використовується вектор частотності слова, число розмірностей дорівнює розміру словника. Clustering high-dimensional data is the cluster analysis of data with anywhere from a few dozen to many thousands of dimensions. Such high-dimensional spaces of data are often encountered in areas such as medicine, where DNA microarray technology can produce many measurements at once, and the clustering of text documents, where, if a word-frequency vector is used, the number of dimensions equals the size of the vocabulary.
foaf:depiction
n17:SubspaceClustering.png
dcterms:subject
dbc:Cluster_analysis
dbo:wikiPageID
22562715
dbo:wikiPageRevisionID
1124981306
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Affine_subspace dbr:K-medoid dbr:DBSCAN dbr:Variance dbr:High-dimensional_space dbr:T-distributed_stochastic_neighbor_embedding dbr:Dimension dbr:Medicine dbr:Heuristic dbr:Pattern n12:SubspaceClustering.png dbr:Correlated dbr:Partitioning_Around_Medoids dbc:Cluster_analysis dbr:Text_document dbr:Delaunay_triangulation dbr:Dijkstra's_algorithm dbr:DNA_microarray dbr:ELKI dbr:Bioinformatics dbr:PROCLUS dbr:Correlation_clustering dbr:Distance_function dbr:Newborn_screening dbr:Heaps'_law dbr:Cluster_analysis dbr:Biclustering dbr:Association_rule_learning dbr:SUBCLU dbr:Curse_of_dimensionality
owl:sameAs
dbpedia-uk:Кластеризація_багатовимірних_даних freebase:m.05zwk1s wikidata:Q5136711 n16:4hupe
dbo:thumbnail
n17:SubspaceClustering.png?width=300
dbo:abstract
Кластеризація багатовимірних даних — це кластерний аналіз даних будь-якого розміру, починаючи з десятків і закінчуючи декількома тисячами вимірів. Такі багатовимірні дані часто зустрічаються в таких областях, як медицина, де ДНК-мікрочипи можуть виробляти велику кількість обчислень одночасно, та у кластеризації текстових документів, коли використовується вектор частотності слова, число розмірностей дорівнює розміру словника. Clustering high-dimensional data is the cluster analysis of data with anywhere from a few dozen to many thousands of dimensions. Such high-dimensional spaces of data are often encountered in areas such as medicine, where DNA microarray technology can produce many measurements at once, and the clustering of text documents, where, if a word-frequency vector is used, the number of dimensions equals the size of the vocabulary.
gold:hypernym
dbr:Analysis
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Clustering_high-dimensional_data?oldid=1124981306&ns=0
dbo:wikiPageLength
15261
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Matrix_completion
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:DBSCAN
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Daniela_Witten
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Jayanta_Kumar_Ghosh
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Tamara_Broderick
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:SUBCLU
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Association_rule_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Yasuo_Matsuyama
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:List_of_statistics_articles
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Pentti_Kanerva
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Fisher's_geometric_model
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Outline_of_machine_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
dbr:Subspace_clustering
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Clustering_high-dimensional_data
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Clustering_high-dimensional_data
Subject Item
wikipedia-en:Clustering_high-dimensional_data
foaf:primaryTopic
dbr:Clustering_high-dimensional_data