ZMODYFIKOWANA ALTERNATYWNA REGUŁA DECYZYJNA W ALGORYTMIE WSTĘPNEGO KLASTROWANIA

Volodymyr Mosorov

w.mosorow@kis.p.lodz.pl
Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science (Polska)

Taras Panskyi


Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science (Polska)

Sebastian Biedron


Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science (Polska)

Abstrakt

W tej pracy został przedstawiony algorytm wstępnego klastrowania oraz zmodyfikowana alternatywna reguła decyzyjna. Zastosowania algorytmu wstępnego klastrowania odpowiada na pytanie czy potrzebna procedura klastrowania czy spowodowałoby to pojawienia sztucznej struktury (dane wejściowe są jednym klasterem i  nie ma potrzeby podziału). Uniwersalność i prostota tego algorytmu pozwala na wykorzystanie go w różnych dziedzinach nauki i techniki. Zalety i wady algorytmu wstępnego klastrowania zostały również rozważone.


Słowa kluczowe:

wstępna klasteryzacja, reguła decyzyjna

Aggarwal C.: Data Clustering: Algorithms and Applications 1st Edition, Chapman and Hall, 2013.
  Google Scholar

Gan G., Ma C., Wu G.: Data Clustering: Theory, Algorithms and Applications. ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, 2007.
  Google Scholar

Hofmann M., Klinkenberg R.: RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications, Chapman and Hall/CRC, 2013.
  Google Scholar

Jain A., Murthy M.: Flynn P.: Data Clustering: A Review. ACM Computing Surveys (CSUR), 1999.
  Google Scholar

Khan M.A.: H Pre-processing for K-means Clustering Algorithm. Senior Projects Spring, 2015.
  Google Scholar

Kovács L., Bednarik L.: Parameter Optimization for BIRCH Pre-Clustering Algorithm. 12th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics, 2011.
  Google Scholar

Liu Y., Li Zh., Xiong H., Gao X., Wu J.: Understanding of Internal Clustering Validation Measures, IEEE International Conference on Data Mining, 2010.
  Google Scholar

McCallum A., Nigam K., Ungar L.H.: Efficient Clustering of High Dimensional Data Sets with Application to Reference Matching, Proceedings of the sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 169–178.
  Google Scholar

Mosorov V., Tomczak L.: Image Texture Defect Detection Method Using Fuzzy C–Means Clustering for Visual Inspection Systems, Arabian Journal for Science and Engineering, 2014.
  Google Scholar

Rokach L., Maimon.: Clustering Methods, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2005.
  Google Scholar


Opublikowane
2016-05-10

Cited By / Share

Mosorov, V. ., Panskyi, T. ., & Biedron, S. . (2016). ZMODYFIKOWANA ALTERNATYWNA REGUŁA DECYZYJNA W ALGORYTMIE WSTĘPNEGO KLASTROWANIA. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 6(2), 9–12. https://doi.org/10.5604/20830157.1201309

Autorzy

Volodymyr Mosorov 
w.mosorow@kis.p.lodz.pl
Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science Polska

Autorzy

Taras Panskyi 

Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science Polska

Autorzy

Sebastian Biedron 

Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science Polska

Statystyki

Abstract views: 169
PDF downloads: 43


Inne teksty tego samego autora

1 2 > >>