Self-organizing map vs initial centroid selection optimization to enhance K-means with genetic algorithm to cluster transcribed broadcast news documents
المؤلفون المشاركون
Badr, Amr
Maghawiri, Ahmad
Umar, Yasir
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 3 (31 مايو/أيار 2020)، ص ص. 316-324، 9ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
A compilation of artificial intelligence techniques are employed in this research to enhance the process of clustering transcribed text documents obtained from audio sources.
Many clustering techniques suffer from drawbacks that may cause the algorithm to tend to sub optimal solutions, handling these drawbacks is essential to get better clustering results and avoid sub optimal solutions.
The main target of our research is to enhance automatic topic clustering of transcribed speech documents, and examine the difference between implementing the K-means algorithm using our Initial Centroid Selection Optimization (ICSO) [16] with genetic algorithm optimization with Chi-square similarity measure to cluster a data set then use a self-organizing map to enhance the clustering process of the same data set, both techniques will be compared in terms of accuracy.
The evaluation showed that using K-means with ICSO and genetic algorithm achieved the highest average accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Maghawiri, Ahmad& Umar, Yasir& Badr, Amr. 2020. Self-organizing map vs initial centroid selection optimization to enhance K-means with genetic algorithm to cluster transcribed broadcast news documents. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 3, pp.316-324.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962340
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Maghawiri, Ahmad…[et al.]. Self-organizing map vs initial centroid selection optimization to enhance K-means with genetic algorithm to cluster transcribed broadcast news documents. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 3 (May. 2020), pp.316-324.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962340
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Maghawiri, Ahmad& Umar, Yasir& Badr, Amr. Self-organizing map vs initial centroid selection optimization to enhance K-means with genetic algorithm to cluster transcribed broadcast news documents. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 3, pp.316-324.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962340
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 323-324
رقم السجل
BIM-962340
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