فا   |   En
Login
مشاهده‌ مشخصات مقاله

یک روش خوشه‌بندی فازی مبتنی بر تراکم داده‌ها

Authors
  • ماهنوش خوشخو
  • رضا شمسایی
  • محمدمهدی سالخورده حقیقی
Conference بیست و دومین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران
Abstract 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 : 100,000 Rial
  • برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
  • برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial

خرید مقاله