مشاهده مشخصات مقاله
یک روش خوشه‌بندی فازی مبتنی بر تراکم داده‌ها
|
نویسنده (ها) |
-
ماهنوش خوشخو
-
رضا شمسایی
-
محمدمهدی سالخورده حقیقی
|
|
مربوط به کنفرانس |
بیست و دومین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
خوشه‌بندی به عنوان یک فرآیند یادگیری بدون ناظر، می‌تواند دانش موجود در داده‌های بدون برچسب را کشف و مورد تحلیل و بررسی قرار دهد. اساس کار الگوریتم‌های خوشه‌بندی، گروه‌بندی داده‌ها به بخش‌هایی به نام خوشه است. این عملیات بر مبنای شباهت‌هایی که در ساختار داده‌ها وجود دارد انجام می‌شود. هدف الگوریتم‌های خوشه‌بندی انجام درست و صحیح این گروه‌بندی‌ها به منظور استخراج دانش دقیق‌تر از داده‌هاست. خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم، یک دسته از انواع روش‌های موجود در خوشه‌بندی است. در این نوع خوشه‌بندی، خوشه‌ها براساس ناحیه‌های متراکم داده‌ها تشکیل می‌شوند. تعریف معیار فاصله و تراکم در این دسته از خوشه‌بندی‌ها تاثیر به‌سزایی در عملکرد خوشه‌بندی دارد. در این مقاله یک رویکرد جدید با کمک قوانین اگر-آنگاه فازی برای معیار تراکم و فاصله ارائه شده است. از این قوانین برای بهبود عملکرد الگوریتم خوشه‌بندی DBSCAN استفاده شده است. نتایج ارزیابی‌ها بیانگر کاهش خطا و افزایش دقت در خوشه‌بندی داده‌ها توسط روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های دیگر خوشه‌بندی مشابه فازی می‌باشد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}