Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 647

#15

Bibliography

647

[GRS99]

S. Guha, R. Rastogi, and K. Shim. ROCK: A robust clustering algorithm for categorical

attributes. In Proc. 1999 Int. Conf. Data Engineering (ICDE’99), pp. 512–521, Sydney,

Australia, Mar. 1999.

[Gru69]

F. E. Grubbs. Procedures for detecting outlying observations in samples. Technometrics,

11:1–21, 1969.

[Gup97]

H. Gupta. Selection of views to materialize in a data warehouse. In Proc. 7th Int. Conf.

Database Theory (ICDT’97), pp. 98–112, Delphi, Greece, Jan. 1997.

[Gut84]

A. Guttman. R-Tree: A dynamic index structure for spatial searching. In Proc. 1984

ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’84), pp. 47–57, Boston, MA,

June 1984.

[GW07]

R. C. Gonzalez and R. E. Woods. Digital Image Processing (3rd ed.). Prentice Hall, 2007.

[GZ03a]

B. Goethals and M. Zaki. An introduction to workshop frequent itemset mining imple-

mentations. In Proc. ICDM’03 Int. Workshop Frequent Itemset Mining Implementations

(FIMI’03), pp. 1–13, Melbourne, FL, Nov. 2003.

[GZ03b]

G. Grahne and J. Zhu. Efficiently using prefix-trees in mining frequent itemsets. In

Proc. ICDM’03 Int. Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations (FIMI’03),

Melbourne, FL, Nov. 2003.

[HA04]

V. J. Hodge, and J. Austin. A survey of outlier detection methodologies. Artificial

Intelligence Review, 22:85–126, 2004.

[HAC

+

99]

J. M. Hellerstein, R. Avnur, A. Chou, C. Hidber, C. Olston, V. Raman, T. Roth, and P. J.

Haas. Interactive data analysis: The control project. IEEE Computer, 32:51–59, 1999.

[Ham94]

J. Hamilton. Time Series Analysis. Princeton University Press, 1994.

[Han98]

J. Han. Towards on-line analytical mining in large databases. SIGMOD Record,

27:97–107, 1998.

[Har68]

P. E. Hart. The condensed nearest neighbor rule. IEEE Trans. Information Theory,

14:515–516, 1968.

[Har72]

J. Hartigan. Direct clustering of a data matrix. J. American Stat. Assoc., 67:123–129, 1972.

[Har75]

J. A. Hartigan. Clustering Algorithms. John Wiley & Sons, 1975.

[Hay99]

S. S. Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice-Hall, 1999.

[Hay08]

S. Haykin. Neural Networks and Learning Machines. Prentice-Hall, 2008.

[HB87]

S. J. Hanson and D. J. Burr. Minkowski-r back-propagation: Learning in connection-

ist models with non-euclidian error signals. In Neural Information Proc. Systems Conf.,

pp. 348–357, Denver, CO, 1987.

[HBV01]

M. Halkidi, Y. Batistakis, and M. Vazirgiannis. On clustering validation techniques.

J. Intelligent Information Systems, 17:107–145, 2001.

[HCC93]

J. Han, Y. Cai, and N. Cercone. Data-driven discovery of quantitative rules in relational

databases. IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, 5:29–40, 1993.

[HCD94]

L. B. Holder, D. J. Cook, and S. Djoko. Substructure discovery in the subdue system. In

Proc. AAAI’94 Workshop on Knowledge Discovery in Databases (KDD’94), pp. 169–180,

Seattle, WA, July 1994.

[Hec96]

D. Heckerman. Bayesian networks for knowledge discovery. In U. M. Fayyad,

G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy (eds.), Advances in Knowledge

Discovery and Data Mining, pp. 273–305. Cambridge, MA: MIT Press, 1996.

---

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 648

#16

648

Bibliography

[HF94]

J. Han and Y. Fu. Dynamic generation and refinement of concept hierarchies for

knowledge discovery in databases. In Proc. AAAI’94 Workshop Knowledge Discovery in

Databases (KDD’94), pp. 157–168, Seattle, WA, July 1994.

[HF95]

J. Han and Y. Fu. Discovery of multiple-level association rules from large databases. In

Proc. 1995 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’95), pp. 420–431, Zurich, Switzerland,

Sept. 1995.

[HF96]

J. Han and Y. Fu. Exploration of the power of attribute-oriented induction in data

mining. In U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy (eds.),

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 399–421. AAAI/MIT Press, 1996.

[HFLP01]

P. S. Horn, L. Feng, Y. Li, and A. J. Pesce. Effect of outliers and nonhealthy individuals

on reference interval estimation. Clinical Chemistry, 47:2137–2145, 2001.

[HG05]

K. A. Heller and Z. Ghahramani. Bayesian hierarchical clustering. In Proc. 22nd Int.

Conf. Machine Learning (ICML’05), pp. 297–304, Bonn, Germany, 2005.

[HG07]

A. Hinneburg and H.-H. Gabriel. DENCLUE 2.0: Fast clustering based on kernel den-

sity estimation. In Proc. 2007 Int. Conf. Intelligent Data Analysis (IDA’07), pp. 70–80,

Ljubljana, Slovenia, 2007.

[HGC95]

D. Heckerman, D. Geiger, and D. M. Chickering. Learning Bayesian networks:

The combination of knowledge and statistical data. Machine Learning, 20:197–243,

1995.

[HH01]

R. J. Hilderman and H. J. Hamilton. Knowledge Discovery and Measures of Interest.

Kluwer Academic, 2001.

[HHW97]

J. Hellerstein, P. Haas, and H. Wang. Online aggregation. In Proc. 1997 ACM-

SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’97), pp. 171–182, Tucson, AZ, May

1997.

[Hig08]

R. C. Higgins. Analysis for Financial Management with S&P Bind-In Card. Irwin/

McGraw-Hill, 2008.

[HK91]

P. Hoschka and W. Kl¨osgen. A support system for interpreting statistical data. In

G. Piatetsky-Shapiro and W. J. Frawley (eds.), Knowledge Discovery in Databases,

pp. 325–346. AAAI/MIT Press, 1991.

[HK98]

A. Hinneburg and D. A. Keim. An efficient approach to clustering in large multimedia

databases with noise. In Proc. 1998 Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining

(KDD’98), pp. 58–65, New York, NY, Aug. 1998.

[HKGT03]

M. Hadjieleftheriou, G. Kollios, D. Gunopulos, and V. J. Tsotras. Online discovery of

dense areas in spatio-temporal databases. In Proc. 2003 Int. Symp. Spatial and Temporal

Databases (SSTD’03), pp. 306–324, Santorini Island, Greece, July 2003.

[HKKR99]

F. H¨oppner, F. Klawonn, R. Kruse, and T. Runkler. Fuzzy Cluster Analysis: Methods for

Classification, Data Analysis and Image Recognition. Wiley, 1999.

[HKP91]

J. Hertz, A. Krogh, and R. G. Palmer. Introduction to the Theory of Neural Computation.

Reading, MA: Addison-Wesley, 1991.

[HLW07]

W. Hsu, M. L. Lee, and J. Wang. Temporal and Spatio-Temporal Data Mining. IGI

Publishing, 2007.

[HLZ02]

W. Hsu, M. L. Lee, and J. Zhang. Image mining: Trends and developments. J. Intelligent

Information Systems, 19:7–23, 2002.

---