Metaheuristic clustering algorithm
العناوين الأخرى
خوارزمية التجميع الإستدلالي
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
الجامعة
الجامعة الإسلامية
الكلية
كلية الهندسة
القسم الأكاديمي
قسم هندسة الحاسوب
دولة الجامعة
فلسطين (قطاع غزة)
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2010
الملخص العربي
تتركز هذه الدراسة على واحدة من الموضوعات المهمة التي تخص الذكاء الاصطناعي في عملية تجميع البيانات و وضعها في تجمعات متشابهة.
تستخدم خوارزميات التجميع على نطاق واسع ليس فقط لتنظيم و تصنيف البيانات و لكن لضغط البيانات و بناء نموذج ترتيب البيانات.
يمكن تلخيص مشكلة البحث في محاولة التعرف على تجمعات البيانات المتشابهة بطريقة سريعة و بدقة عالية خصوصا مع مجموعة البيانات المتداخلة و الكبيرة الحجم.
و لتنفيذ هذه الدراسة تم إجراء العديد من التجارب على أنواع مختلفة من البيانات الاصطناعية و الحقيقية لإثبات مدى فاعلية الخورازميات التي تم تطويرها خلال البحث.
و تمثلت أهم نتائج البحث فيما يلي : تطوير معادلة جديدة لقياس مدى التشابه بين البيانات لتسهيل عملية التجميع.
تطوير خوارزمية جديدة لتجميع البيانات بالاعتماد على تركيب البيانات في Kd-Tree.
تطوير أحد الخوارزميات المنشأة حديثا في مجال تجميع البيانات و جعلها قادرة على التعامل مع عدد أكبر من حزمات البيانات.
الملخص الإنجليزي
In this thesis we describe an essential problem in data clustering and present some solutions for it.
We investigate using distance measures other than Euclidean type for improving the performance of clustering.
We also develop a new point symmetry-based distance measure and prove its efficiency.
We develop a novel effective k-means algorithm which improves the performance of the k-mean algorithm.
We develop a dynamic linkage clustering algorithm using kd-tree and we prove its high performance.
The Automatic Clustering Differential Evolution (ACDE) is specific to clustering simple data sets and finding the optimal number of clusters automatically.
We improve ACDE for classifying more complex data sets using kd-tree.
The proposed algorithms do not have a worst-case bound on running time that exists in many similar algorithms in the literature. Experimental results shown in this thesis demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.
We compare the proposed algorithms with other famous similar algorithms.
We present the proposed algorithms and their performance results in detail along with promising avenues of future research.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
87
قائمة المحتويات
Contents.
Abstract.
Chapter 1 : Problem statement and background.
Chapter 2 : Review of literature and related studies.
Chapter 3 : Methodology.
Chapter 4 : Experimental results.
Chapter 5 : Conclusions and future work.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu Dlfah, Shadi Ibrahim. (2010). Metaheuristic clustering algorithm. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Islamic University, Palestine (Gaza Strip)
https://search.emarefa.net/detail/BIM-300825
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu Dlfah, Shadi Ibrahim. Metaheuristic clustering algorithm. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Islamic University. (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-300825
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu Dlfah, Shadi Ibrahim. (2010). Metaheuristic clustering algorithm. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Islamic University, Palestine (Gaza Strip)
https://search.emarefa.net/detail/BIM-300825
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-300825
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
