An Extended Affinity Propagation Clustering Method Based on Different Data Density Types
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-01-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Affinity propagation (AP) algorithm, as a novel clustering method, does not require the users to specify the initial cluster centers in advance, which regards all data points as potential exemplars (cluster centers) equally and groups the clusters totally by the similar degree among the data points.
But in many cases there exist some different intensive areas within the same data set, which means that the data set does not distribute homogeneously.
In such situation the AP algorithm cannot group the data points into ideal clusters.
In this paper, we proposed an extended AP clustering algorithm to deal with such a problem.
There are two steps in our method: firstly the data set is partitioned into several data density types according to the nearest distances of each data point; and then the AP clustering method is, respectively, used to group the data points into clusters in each data density type.
Two experiments are carried out to evaluate the performance of our algorithm: one utilizes an artificial data set and the other uses a real seismic data set.
The experiment results show that groups are obtained more accurately by our algorithm than OPTICS and AP clustering algorithm itself.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, XiuLi& Xu, WeiXiang. 2015. An Extended Affinity Propagation Clustering Method Based on Different Data Density Types. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057764
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, XiuLi& Xu, WeiXiang. An Extended Affinity Propagation Clustering Method Based on Different Data Density Types. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057764
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, XiuLi& Xu, WeiXiang. An Extended Affinity Propagation Clustering Method Based on Different Data Density Types. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057764
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057764
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