Cluster Analysis Based on Bipartite Network
المؤلفون المشاركون
Sun, Yan
Xie, Fuding
Zhang, Yong
Wang, Dapeng
Zhang, Dawei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Clustering data has a wide range of applications and has attracted considerable attention in data mining and artificial intelligence.
However it is difficult to find a set of clusters that best fits natural partitions without any class information.
In this paper, a method for detecting the optimal cluster number is proposed.
The optimal cluster number can be obtained by the proposal, while partitioning the data into clusters by FCM (Fuzzy c-means) algorithm.
It overcomes the drawback of FCM algorithm which needs to define the cluster number c in advance.
The method works by converting the fuzzy cluster result into a weighted bipartite network and then the optimal cluster number can be detected by the improved bipartite modularity.
The experimental results on artificial and real data sets show the validity of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Dawei& Xie, Fuding& Wang, Dapeng& Zhang, Yong& Sun, Yan. 2014. Cluster Analysis Based on Bipartite Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-489675
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Dawei…[et al.]. Cluster Analysis Based on Bipartite Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-489675
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Dawei& Xie, Fuding& Wang, Dapeng& Zhang, Yong& Sun, Yan. Cluster Analysis Based on Bipartite Network. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-489675
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-489675
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