Bayes classification of the text documents. Hierarchical clustering on the basis of frequent itemsets

Authors

  • Яна Сергіїна Свириденко Харківський національний університет радіоелектроніки, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2010.2815

Keywords:

Bayes classification, document, text, program, object, class, frequent itemsets, clustering

Abstract

This article considers Bayes classification of text documents. For a more detailed analysis and practical use of the new approach for document clustering - hierarchical clustering based on frequent itemsets (FIHC), which is based on the idea of frequent itemsets.

Author Biography

Яна Сергіїна Свириденко, Харківський національний університет радіоелектроніки

Студентка

References

  1. Автоматична класифікація текстів [Електронний ресурс] / Юрій Лифшиц. – Режим доступу: http://logic.pdmi.ras.ru/ ~yura/internet/ 06ia.pdf – 25.11.2006 р. – Загол. з екрану.
  2. Agrawal, R. Fast algorithm for mining association rules [Текст] – L.: Proc. 20th Int. Conf. Very Large Data Bases, 1994. – 487 p.
  3. Classic [Електронний ресурс] / K. Readman. – Режим доступу: ftp://ftp.cs.cornell.edu/pub/smart/ – 7.11.2002 р. – Загол. з екрану.
  4. Вапник, В. Н. Теорія розпізнавання образів [Текст] / В. Н Вапник, А. Я Червоненкис. – М.: Наука, 1974. – 598 с.
  5. Прикладна статистика: класифікація й зниження розмірності [Текст] / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. – М.: Фінанси й статистика, 1989. – 457 с.

Published

2010-05-28

How to Cite

Свириденко, Я. С. (2010). Bayes classification of the text documents. Hierarchical clustering on the basis of frequent itemsets. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4(45), 42–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2010.2815

Issue

Section

Information technology