ALTERNATIVE TERMINATION CRITERION FOR K-SPECIFIED CRISP DATA CLUSTERING ALGORITHMS

Volodymyr  Mosorov; Taras  Panskyi; Sebastian  Biedron

doi:10.5604/01.3001.0010.5216

pdf (angielski)

Opublikowane: 2017-09-30

DOI: https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.5216

Numer Tom 7 Nr 3 (2017)

KLASYFIKACJA OPISÓW FUNKCJONALNYCH I SCHEMATÓW LOKALIZACJI ŹRÓDEŁ EMISJI AKUSTYCZNEJ
Volodimir Marasanov , Artem Sharko

5-7
METODA PORÓWNAWCZEJ OCENY UKŁADÓW AUTOMATYCZNEGO STEROWANIA WYKORZYSTUJĄCA ZBIÓR WSKAŹNIKÓW JAKOŚCI
Volodymyr Drevetskyi, Ivan Kovela, Vitalii Kutia

8-10
NUMERYCZNE ASPEKTY ODWZOROWANIA WTÓRNEGO POLA MAGNETYCZNEGO W MAGNETYCZNEJ TOMOGRAFII INDUKCYJNEJ
Beata Szuflitowska, Marcin Ziolkowski, Krzysztof Stawicki

11-14
WPROWADZENIE DO ZAGADNIENIA TOMOGRAFII W ALGORYTMACH POSTPROCESSINGU DLA REAKTORÓW TYPU TOKAMAK
Rafał Krawczyk, Piotr Kolasiński, Paweł Linczuk, Wojciech Zabołotny, Krzysztof Poźniak, Paweł Zienkiewicz, Ryszard Romaniuk, Andrzej Wojeński, Grzegorz Kasprowicz, Tomasz Czarski, Maryna Chernyshova

15-18
OBLICZENIA NUMERYCZNE POCHODNEJ UŁAMKOWEGO RZĘDU W ZAGADNIENIACH POCZĄTKOWYCH, PRZYKŁADY W PROGRAMACH MATLAB I MATHEMATICA
Marcin Sowa

19-22
SYMULACJA ORAZ PORÓWNANIE WYBRANYCH TOPOLOGII SZYBKICH ŁADOWAREK
Dariusz Zieliński, Mikhail Tokovarov

23-28
ANALIZA OPTYMALIZACJI KWEREND JĘZYKA TRANSACT-SQL OPARTYCH O INDEKSY
Dominika Hodun, Maria Skublewska-Paszkowska

29-32
PORÓWNANIE JĘZYKÓW PROGRAMOWANIA NA PLATFORMIE IOS POD WZGLĘDEM WYDAJNOŚCI
Kamil Gut, Maria Skublewska-Paszkowska, Edyta Łukasik, Jakub Smołka

33-36
METODA WIZUALIZACJI DANYCH RUCHU 3D WYKORZYSTUJĄCA URZĄDZENIE MOBILNE
Michał Oseńko, Jakub Smołka, Maria Skublewska-Paszkowska, Edyta Łukasik

37-42
KLASTERYZACJA K-ŚREDNICH OBRAZÓW TEKSTUROWYCH LAMELARNYCH MIKROSTRUKTUR STOPÓW TYTANU
Ranya Al Darwich, Laurent Babout, Krzysztof Strzecha

43-46
ZASTOSOWANIE ALGORYTMU WYSZUKIWANIA WIELU WZORCÓW OPARTEGO O TECHNIKĘ Q-GRAMÓW DO WYSZUKIWANIA PRZYBLIŻONEGO
Robert Susik

47-50
BADANIA REDUKCJI OPÓŹNIEŃ SERWERA WWW
Fatma Mbarek, Volodymyr Mosorov, Rafał Wojciechowski

51-55
ALTERNATYWNY KRYTERIUM ZATRZYMANIA DLA K-OKREŚLONYCH TWARDYCH ALGORYTMÓW KLASTERYZACJI DANYCH
Volodymyr Mosorov, Taras Panskyi, Sebastian Biedron

56-59
ZALEŻNOŚĆ POMIĘDZY LICZBĄ RUND ORAZ ILOŚCIĄ ZAIMPLEMENTOWANYCH WĘZŁÓW W SIECI SENSOROWEJ OPARTEJ NA PROTOKOLE LEACH
Volodymyr Mosorov, Sebastian Biedron, Taras Panskyi

60-63
APLIKACJA MOBILNA WSPOMAGAJĄCA BADANIA ULTRASONOGRAFICZNE DOPPLERA
Michał Michalski, Marcin Bąkała, Rafał Wojciechowski

64-67
ANALIZA ZMIAN CHORÓB SKÓRNYCH PRZY POMOCY ODWZOROWAŃ PRZESTRZENI BARW
Marcin Wyczechowski, Łukasz Wąs , Łukasz Pietrzak

68-71
SZTUCZNE SIECI NEURONOWE JAKO MOTORYCZNA PAMIĘĆ ASOCJACYJNA RĘKI ROBOTA HUMANOIDALNEGO
Paweł Olszewski, Wiesław Andrzej Kamiński

72-77
NATĘŻENIE ŚWIATŁA DZIENNEGO W BUDYNKU SZKOŁY
Sławomir Sowa

78-81
BILANS MOCY A HOLONOMICZNOŚĆ PRZEŁĄCZALNEGO SILNIKA RELUKTANCYJNEGO
Mirosław Wciślik, Karol Suchenia

82-85
ZMODYFIKOWANA METODA UŻYCIA FUNKCJI PROGOWYCH W MODELACH RELACYJNYCH ROZMYTYCH MAP KOGNITYWNYCH
Grzegorz Słoń

86-89
EKONOMICZNE I PRAKTYCZNE ASPEKTY WYKORZYSTANIA POMP CIEPŁA Z ODZYSKIEM Z POWIETRZA
Waldemar Nycz, Ryszard Goleman

90-93
WPŁYW DOBORU CZYNNIKA CHŁODNICZEGO NA MOŻLIWOŚCI MAGAZYNOWANIA CHŁODU W ZASOBNIKU ENERGII TERMICZNEJ AUTOBUSU MIEJSKIEGO
Michał Aftyka

94-98
ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH I ALGORYTMÓW GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ
Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk

99-102
ANALIZA ROZWIĄZAŃ PLATFORM SENSORYCZNYCH DO ZASTOSOWANIA W INTERNECIE RZECZY
Tomasz Zieliński

103-106

Archiwum

2019

Tom 9 Nr 4
2019-12-16 20
Tom 9 Nr 3
2019-09-26 20
Tom 9 Nr 2
2019-06-21 16
Tom 9 Nr 1
2019-03-03 13

2018

Tom 8 Nr 4
2018-12-16 16
Tom 8 Nr 3
2018-09-25 16
Tom 8 Nr 2
2018-05-30 18
Tom 8 Nr 1
2018-02-28 18

2017

Tom 7 Nr 4
2017-12-21 23
Tom 7 Nr 3
2017-09-30 24
Tom 7 Nr 2
2017-06-30 27
Tom 7 Nr 1
2017-03-03 33

2016

Tom 6 Nr 4
2016-12-22 16
Tom 6 Nr 3
2016-08-08 18
Tom 6 Nr 2
2016-05-10 16
Tom 6 Nr 1
2016-02-04 16

2015

Tom 5 Nr 4
2015-10-28 19
Tom 5 Nr 3
2015-09-02 17
Tom 5 Nr 2
2015-06-30 15
Tom 5 Nr 1
2015-03-31 18

Authors

Volodymyr Mosorov

w.mosorow@kis.p.lodz.pl

Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science

Taras Panskyi

tpanski@kis.p.lodz.pl

Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science

Sebastian Biedron

sbiedron@iis.p.lodz.pl

Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science

Abstrakt

W przedstawionym artykule została pokazana analiza wstępnej klasteryzacji danych w oparciu o partycjonowanie (algorytm k-średnich) w połączeniu z logiką dwuwartościową. Dodatkowo, zostało przedstawione kryterium zatrzymania klasteryzacji, które umożliwia analizowanie danych z dowolną liczbą klastrów. Otrzymane wyniki badań zostały przeanalizowane przy użyciu wewnętrznych indeksów walidacji. Wprowadzone kryterium w przeciwieństwie do znanych indeksów walidacji umożliwia analizę danych, które tworzą jeden klaster.

Słowa kluczowe:

algorytm wstępnej klasteryzacji, wewnętrzny indeksy walidacji

Bibliografia

Charrad M., Ghazzali N., Boiteau V., Niknafs A.: NbClust: An R Package for Determining the Relevant Number of Clusters in a Data Set. Journal of Statistic Software, 61(6), 2014, 1–36.

Davies D.L., Bouldin D.W.: A cluster separation measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-1, no. 2, 1979, 224–227.

Desgraupes B.: Clustering indices. University Paris Ouest, Lab Modal’X, 2013.

Dunn J.: Well separated clusters and optimal fuzzy partitions. Journal of Cybernetics 4, 1974, 95–104.

Fraley C., Raftery A.E.: How Many Clusters? Which Clustering Method? Answers Via Model-Based Cluster Analysis. The Computer Journal, 41(8), 1998, 578–588.

Gini, C.: Variabilitа e mutabilitа Reprinted in Memorie di metodologica statistica (Ed. Pizetti E, Salvemini, T). Rome: Libreria Eredi Virgilio Veschi, 1912, Bologna: Tipogr. Di P. Cuppini.

Halkidi M., Batistakis Y., Vazirgiannis M.: On clustering validation techniques. J. Intell. Inf. Syst., 17(2-3), 2001, 107–145.

Jung Y., Park H., Du D-Z., Drake B.L.: A Decision Criterion for the Optimal Number of Clusters in Hierarchical Clustering. Journal of Global Optimization, 25(1), 2003, 91–111

Ketchen Jr. Dj, Shook Cl.: The Application Of Cluster Analysis In Strategic Management Research: An Analysis And Critique, Strategic Management Journal, 17(6), 1996, 441–458.

McCallum A., Nigam K., Ungar L.H.: Efficient Clustering of High Dimensional Data Sets with Application to Reference Matching, Sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2000.

Mosorov V., Panskyi T., Biedron S.: Development of a stopping rule of clustering performance by using the connected acyclic graph. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5, 9(77), 2015, 24–30.

Mosorov V., Tomczak L.: Image Texture Defect Detection Method UsingFuzzy C-Means Clustering for Visual Inspection Systems. Arabian Journal for Science and Engineering, 39(4), 2014, 3013–3022.

RapidMiner GmbH: Cluster distance performance – RapidMiner documentation. http://docs.rapidminer.com/studio/operators/validation/performance/segmentation/cluster_distance_performance.html

Rousseeuw P.J.: Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics 20, 1987, 53–65.

Sheikholeslami C., Chatterjee S., Zhang A.: WaveCluster: A Multi-Resolution Clustering Approach for Very Large Spatial Database. The International Journal on Very Large Data Bases, 8(3-4), 2000, 289–304.

Theodoridis S., Koutroubas K.: Pattern Recognition 4th Edition, Academic Press, 2008.

ALTERNATYWNY KRYTERIUM ZATRZYMANIA DLA K-OKREŚLONYCH TWARDYCH ALGORYTMÓW KLASTERYZACJI DANYCH. (2017). Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 7(3), 56-59. https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.5216

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 7 Nr 3 (2017)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja