New three methods for improving initialization of k-means clustering
المؤلفون المشاركون
Khudayr, Muslim Muhsin
al-Asadi, Abbas H. Husayn
المصدر
العدد
المجلد 31، العدد 2A (30 يونيو/حزيران 2013)، ص ص. 73-85، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2013-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The traditional k-means algorithm is a classical clustering method which widely used in variant application such as image processing, computer vision, pattern recognition and machine learning.
It is known that, the final result depends on the initial starting points.
Generally, initial cluster centers are selected randomly, so the algorithm could not lead to the unique result.
In this paper, we present a new algorithm which includes three methods to compute initial centers for k-means clustering.
First one is called geometric method which depends on equal areas of distribution.
The second is called block method which segments the image into uniform areas.
The last method called hybrid which combined between first and second methods.
The experimental results appeared quite satisfactory
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Asadi, Abbas H. Husayn& Khudayr, Muslim Muhsin. 2013. New three methods for improving initialization of k-means clustering. Basrah Journal of Science،Vol. 31, no. 2A, pp.73-85.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-336106
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Asadi, Abbas H. Husayn& Khudayr, Muslim Muhsin. New three methods for improving initialization of k-means clustering. Basrah Journal of Science Vol. 31, no. 2-A (2013), pp.73-85.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-336106
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Asadi, Abbas H. Husayn& Khudayr, Muslim Muhsin. New three methods for improving initialization of k-means clustering. Basrah Journal of Science. 2013. Vol. 31, no. 2A, pp.73-85.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-336106
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 84-85
رقم السجل
BIM-336106
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