![](/images/graphics-bg.png)
A Robust k-Means Clustering Algorithm Based on Observation Point Mechanism
المؤلفون المشاركون
Huang, Joshua Zhexue
He, Yulin
Zhang, Xiaoliang
Jin, Yi
Qin, Honglian
Azhar, Muhammad
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The k-means algorithm is sensitive to the outliers.
In this paper, we propose a robust two-stage k-means clustering algorithm based on the observation point mechanism, which can accurately discover the cluster centers without the disturbance of outliers.
In the first stage, a small subset of the original data set is selected based on a set of nondegenerate observation points.
The subset is a good representation of the original data set because it only contains all those points that have a higher density of the original data set and does not include the outliers.
In the second stage, we use the k-means clustering algorithm to cluster the selected subset and find the proper cluster centers as the true cluster centers of the original data set.
Based on these cluster centers, the rest data points of the original data set are assigned to the clusters whose centers are the closest to the data points.
The theoretical analysis and experimental results show that the proposed clustering algorithm has the lower computational complexity and better robustness in comparison with k-means clustering algorithm, thus demonstrating the feasibility and effectiveness of our proposed clustering algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiaoliang& He, Yulin& Jin, Yi& Qin, Honglian& Azhar, Muhammad& Huang, Joshua Zhexue. 2020. A Robust k-Means Clustering Algorithm Based on Observation Point Mechanism. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141564
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiaoliang…[et al.]. A Robust k-Means Clustering Algorithm Based on Observation Point Mechanism. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141564
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiaoliang& He, Yulin& Jin, Yi& Qin, Honglian& Azhar, Muhammad& Huang, Joshua Zhexue. A Robust k-Means Clustering Algorithm Based on Observation Point Mechanism. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141564
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141564
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)