Symmetry Based Automatic Evolution of Clusters: A New Approach to Data Clustering
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-08-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We present a multiobjective genetic clustering approach, in which data points are assigned to clusters based on new line symmetry distance.
The proposed algorithm is called multiobjective line symmetry based genetic clustering (MOLGC).
Two objective functions, first the Davies-Bouldin (DB) index and second the line symmetry distance based objective functions, are used.
The proposed algorithm evolves near-optimal clustering solutions using multiple clustering criteria, without a priori knowledge of the actual number of clusters.
The multiple randomized K dimensional (Kd) trees based nearest neighbor search is used to reduce the complexity of finding the closest symmetric points.
Experimental results based on several artificial and real data sets show that proposed clustering algorithm can obtain optimal clustering solutions in terms of different cluster quality measures in comparison to existing SBKM and MOCK clustering algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vijendra, Singh& Laxman, Sahoo. 2015. Symmetry Based Automatic Evolution of Clusters: A New Approach to Data Clustering. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057756
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vijendra, Singh& Laxman, Sahoo. Symmetry Based Automatic Evolution of Clusters: A New Approach to Data Clustering. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057756
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vijendra, Singh& Laxman, Sahoo. Symmetry Based Automatic Evolution of Clusters: A New Approach to Data Clustering. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057756
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057756
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر