Determining parameters of DBSCAN Algorithm in Dynamic Environments Automatically using Dynamic Multi-objective Genetic Algorithm
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 10، شماره: 3
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 165
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-10-3_003
تاریخ نمایه سازی: 9 مهر 1401
چکیده مقاله:
Spatio-temporal (ST) clustering is a relatively new field in data mining with great popularity, especially in geographic information. Moving objects are a type of ST data where the available information on these objects includes their last position. The strategy of performing the clustering operation on all-time sequences is used for clustering moving objects. The problem with density-based clustering, which uses this strategy, is that the density of clusters may change at any point in time because of the displacement of points. Hence, the input parameters of an algorithm like DBSCAN used to cluster moving objects will change and have to be determined again. The DBSCAN-based methods have been proposed so far, assuming that the value of input parameters is fixed over time and does not provide a solution for their automatic determination. Nonetheless, with the objects moving and the density of the clusters changing, these parameters have to be determined appropriately again at each time interval. The paper used a dynamic multi-objective genetic algorithm to determine the parameters of the DBSCAN algorithm dynamically and automatically to solve this problem. The proposed algorithm in each time interval uses the clustering information of the previous time interval to determine the parameters. Beijing traffic control data was used as a moving dataset to evaluate the proposed algorithm. The experiments show that using the proposed algorithm for dynamic determination of DBSCAN input parameters outperforms DBSCAN with fixed input parameters over time in terms of the Silhouette and Outlier indices.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Z. Falahiazar
Department of Computer Engineering, Science and Research branch, Islamic Azad University,Tehran, Iran.
A.R. Bagheri
Department of Computer Engineering Amirkabir University of Technology,Tehran, Iran.
M. Reshadi
Department of Computer Engineering, Science and Research branch, Islamic Azad University,Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :