A Hybrid Monkey Search Algorithm for Clustering Analysis

المؤلفون المشاركون

Zhou, Yongquan
Chen, Xin
Luo, Qifang

المصدر

The Scientific World Journal

العدد

المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-16، 16ص.

الناشر

Hindawi Publishing Corporation

تاريخ النشر

2014-03-04

دولة النشر

مصر

عدد الصفحات

16

التخصصات الرئيسية

الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الملخص EN

Clustering is a popular data analysis and data mining technique.

The k -means clustering algorithm is one of the most commonly used methods.

However, it highly depends on the initial solution and is easy to fall into local optimum solution.

In view of the disadvantages of the k -means method, this paper proposed a hybrid monkey algorithm based on search operator of artificial bee colony algorithm for clustering analysis and experiment on synthetic and real life datasets to show that the algorithm has a good performance than that of the basic monkey algorithm for clustering analysis.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Chen, Xin& Zhou, Yongquan& Luo, Qifang. 2014. A Hybrid Monkey Search Algorithm for Clustering Analysis. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051672

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Chen, Xin…[et al.]. A Hybrid Monkey Search Algorithm for Clustering Analysis. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051672

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Chen, Xin& Zhou, Yongquan& Luo, Qifang. A Hybrid Monkey Search Algorithm for Clustering Analysis. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051672

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references

رقم السجل

BIM-1051672