A cluster is a set of objects that

A cluster is a set of objects that are similar over a subset of attributes only. The minimum size of the subset of attributes required to form a cluster is defined by the threshold MinAtt. Let the subset of defining attributes be represented by Dattributes = {a1, a2, . . . , anoAttributes} such that Dattributes ⊆ M and noAttributes is the size of Dattributes. A cluster is represented by its profile. The profile representation is similar to that of an object. All objects in a cluster are similar with respect to the profile. The cluster profile is defined by a set of values, Values = {v1, v2, . . . , vnoAttributes} taken over the corresponding attributes in Dattributes, that is v1 ∈ Da1 is the value for attribute
a1 ∈ M,v2 ∈ Da2 isthevalueforattributea2 ∈ M.
It involves
Subspace-based Incremental Clustering Technique.  Cluster C = {Olist, Profile}
Olist->Index of the rows present in the cluster
 Profile = {noAttributes, Dattributes,Values}.
noAttributes->Number of features Dattributes->Name of the features
To obtain appropriate values for δj and δaj , the following two tasks are performed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คลัสเตอร์คือ กลุ่มของวัตถุที่คล้ายกันผ่านชุดย่อยของแอตทริบิวต์เท่านั้น ขนาดต่ำสุดของชุดย่อยของแอตทริบิวต์ที่จำเป็นในรูปแบบคลัสเตอร์ถูกกำหนด โดยขีดจำกัด MinAtt แสดงชุดย่อยของแอตทริบิวต์ที่กำหนดให้ตาม Dattributes = {a1, a2,..., anoAttributes } ที่ Dattributes ⊆ M และ noAttributes มีขนาด Dattributes คลัสเตอร์จะแทน ด้วยค่าของ แสดงส่วนกำหนดค่าจะคล้ายคลึงกับวัตถุ วัตถุทั้งหมดในคลัสเตอร์จะเหมือนกับโพรไฟล์ ส่วนกำหนดค่าคลัสเตอร์ถูกกำหนด โดยชุดของค่า ค่า = {v1, v2,..., vnoAttributes } ถูกควบคุมแอตทริบิวต์ที่สอดคล้องกันใน Dattributes ที่ v1 ∈ Da1 เป็นค่าสำหรับแอตทริบิวต์a1 ∈ M, v2 ∈ Da2 isthevalueforattributea2 ∈ Mเกี่ยวข้องกับSubspace โดยเพิ่มระบบคลัสเตอร์เทคนิค คลัสเตอร์ C = {Olist ประวัติ}Olist -> ดัชนีของแถวปัจจุบันในคลัสเตอร์โพรไฟล์ = {ค่า noAttributes, Dattributes }noAttributes -> หมายเลขของ ชื่อคุณลักษณะ-Dattributes >เพื่อให้ได้ค่าที่เหมาะสมสำหรับ δj และ δaj มีดำเนินงานสองต่อไปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กลุ่มเป็นชุดของวัตถุที่คล้ายมากกว่าย่อยของคุณลักษณะเฉพาะ ขนาดต่ำสุดของส่วนย่อยของคุณลักษณะที่จำเป็นต้องใช้ในรูปแบบกลุ่มจะถูกกำหนดโดยเกณฑ์ MinAtt ให้ย่อยของคุณลักษณะที่กำหนดจะแสดงโดย Dattributes = {a1 ที่ a2, . . , anoAttributes} ดังกล่าวที่ Dattributes ⊆ M และ noAttributes คือขนาดของ Dattributes คลัสเตอร์เป็นตัวแทนจากรายละเอียดของ ตัวแทนรายละเอียดจะคล้ายกับที่ของวัตถุ วัตถุทั้งหมดในคลัสเตอร์ที่คล้ายกันด้วยความเคารพในรายละเอียด รายละเอียดกลุ่มที่ถูกกำหนดโดยชุดของค่าค่านิยม = {v1, v2, . . , vnoAttributes} นำไปลักษณะที่สอดคล้องกันใน Dattributes ที่เป็น v1 ∈ DA1 เป็นค่าสำหรับแอตทริบิวต์
a1 ∈ M, v2 ∈ DA2 isthevalueforattributea2 ∈เมตรมันเกี่ยวข้องกับสเปซที่ใช้เทคนิคการจัดกลุ่มที่เพิ่มขึ้น คลัสเตอร์ C = {Olist, ข้อมูล} Olist-> ดัชนีแถวที่อยู่ในกลุ่มรายละเอียด = {noAttributes, Dattributes ค่านิยม}. noAttributes-> จำนวนของคุณสมบัติ Dattributes-> ชื่อของคุณสมบัติที่จะได้รับค่าที่เหมาะสมสำหรับδj และδajต่อไปนี้สองงานจะดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คลัสเตอร์เป็นชุดของวัตถุที่คล้ายกันกว่าบางส่วนของคุณลักษณะเท่านั้น ขนาดเล็กสุดของเซตย่อยของแอตทริบิวต์ที่ต้องการในรูปแบบคลัสเตอร์จะถูกกำหนดโดยเกณฑ์ minatt . ให้บางส่วนของการกำหนดแอตทริบิวต์จะแทนด้วย dattributes = { A1 , A2 , . . . . . . . . anoattributes } , เช่นที่ dattributes ⊆ M และ noattributes คือขนาดของ dattributes .กลุ่มจะแสดงรายละเอียดของ รายละเอียดการเป็นตัวแทน จะคล้ายกับที่ของวัตถุ วัตถุทั้งหมดในกลุ่มจะคล้ายคลึงกับการโปรไฟล์ กลุ่มข้อมูลจะถูกกำหนดโดยชุดของค่า , ค่า = { V1 , V2 , . . . . . . . . vnoattributes } , ยึดคุณลักษณะที่สอดคล้องกันใน dattributes นั่นคือ v1 ∈ da1 เป็นค่าแอตทริบิวต์∈
A1 MV2 ∈ DA2 isthevalueforattributea2 ∈ม.

ตามการจัดกลุ่มย่อยที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวข้องกับเทคนิค กลุ่ม C = { olist โปรไฟล์ }
olist - > ดัชนีของแถวปัจจุบันในกลุ่ม
โปรไฟล์ = { noattributes dattributes ค่า , , } .
noattributes - > จำนวนคุณสมบัติ dattributes - > ชื่อในคุณสมบัติ
เพื่อให้ได้ค่าที่เหมาะสมสำหรับδ J และδเอเจ ต่อไปนี้สองงานคือ แสดง