Research on Clustering Method of Improved Glowworm Algorithm Based on Good-Point Set
المؤلفون المشاركون
Li, Yaping
Jin, Fei-Fei
Ni, Zhiwei
Li, Jingming
Li, Fenggang
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As an important data analysis method in data mining, clustering analysis has been researched extensively and in depth.
Aiming at the limitation of K-means clustering algorithm that it is sensitive to the distribution of initial clustering center, Glowworm Swarm Optimization (GSO) Algorithm is introduced to solve clustering problems.
Firstly, this paper introduces the basic ideas of GSO algorithm, K-means algorithm, and good-point set and analyzes the feasibility of combining them for clustering optimization.
Next, it designs a clustering method of improved GSO algorithm based on good-point set which combines GSO algorithm and classical K-means algorithm together, searches data object space, and provides initial clustering centers for K-means algorithm by means of improved GSO algorithm and thus obtains better clustering results.
Major improvement of GSO algorithm is to optimize the initial distribution of glowworm swarm by introducing the theory and method of good-point set.
Finally, the new clustering algorithm is applied to UCI data sets of different categories and numbers for clustering test.
The advantages of the improved clustering algorithm in terms of sum of squared errors (SSE), clustering accuracy, and robustness are explained through comparison and analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Yaping& Ni, Zhiwei& Jin, Fei-Fei& Li, Jingming& Li, Fenggang. 2018. Research on Clustering Method of Improved Glowworm Algorithm Based on Good-Point Set. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209451
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Yaping…[et al.]. Research on Clustering Method of Improved Glowworm Algorithm Based on Good-Point Set. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209451
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Yaping& Ni, Zhiwei& Jin, Fei-Fei& Li, Jingming& Li, Fenggang. Research on Clustering Method of Improved Glowworm Algorithm Based on Good-Point Set. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209451
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209451
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