ZMODYFIKOWANA ALTERNATYWNA REGUŁA DECYZYJNA W ALGORYTMIE WSTĘPNEGO KLASTROWANIA
Volodymyr Mosorov
w.mosorow@kis.p.lodz.plLodz 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 decyzyjnaBibliografia
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
Autorzy
Volodymyr Mosorovw.mosorow@kis.p.lodz.pl
Lodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science Polska
Autorzy
Taras PanskyiLodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science Polska
Autorzy
Sebastian BiedronLodz University of Technology, Institute of Applied Computer Science Polska
Statystyki
Abstract views: 169PDF downloads: 43
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Fatma Mbarek, Volodymyr Mosorov, Rafał Wojciechowski, BADANIA REDUKCJI OPÓŹNIEŃ SERWERA WWW , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 3 (2017)