ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

روشی نو در خوشه بندی متکی بر ماتریس همبستگی نمونه ها

سال انتشار: 1384
کد COI مقاله: ICIKT02_020
زبان مقاله: فارسیمشاهده این مقاله: 2,262
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 7 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله روشی نو در خوشه بندی متکی بر ماتریس همبستگی نمونه ها

مرتضی آنالوئی - عضو هیئت علمی دانشکده کامپیوتر دانشگاه علم و صنعت
جواد عظیمی - دانشجوی کارشناسی ارشد هوش مصنوعی دانشکده کامپیوتر دانشگاه علم و صنعت

چکیده مقاله:

در روشهای خوشه بندی دونکته نقش اساسی بازی می کند . یکی انتخاب نمونه های شروع ) ) Seed Points می باشد و دیگری چگونگی حذف نمونه های نادرست است . روشهای کلاسیکی مثل Forgy , ISODATA,K_Mean اشاره ای به چگونگی انتخاب نمونه های شروع ندارند . در این مقاله روشی عرضه خواهد شد که دارای دو بخش می باشد ، در بخش اول الگوریتم ، ماتریس همبستگی نمونه ها محاسبه می شود . این ماتریس میزان همبستگی نمونه ها را به صورت دو به دو نشان می دهد . الگوریتم سپس با بکارگیری ماتریس همبستگی نمونه های شروع بهینه را تشخیص می دهد . در مرحله دوم نمونه های شروع به همراه مرزهای همبستگی که خود آنها از ماتریس همبستگی نتیجه می شود منجر به آزمایش نمونه ها و ایجاد خوشه هایی با حداکثر متوسط همبستگی می شود که از روشهای مشابه جواب بهتری ارائه می دهد

کلیدواژه ها:

خوشه بندی – ماتریس همبستگی – Forgy تغییر یافته – الگوریتم – Forgy نمونه های شروع

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا ICIKT02_020 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/43985/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
آنالوئی، مرتضی و عظیمی، جواد،1384،روشی نو در خوشه بندی متکی بر ماتریس همبستگی نمونه ها،دومین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش،تهران،https://civilica.com/doc/43985

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1384، آنالوئی، مرتضی؛ جواد عظیمی)
برای بار دوم به بعد: (1384، آنالوئی؛ عظیمی)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

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 :

  • .L. Ertoz, M. Steinbach and V. Kumar, Finding clusters of ...
  • .S. Guha, R. Rastogi and K. Shim, ROCK: _ robust ...
  • .E. Hartuv and R. Shamir, A clustering algorithm based on ...
  • .A .K.JainandR.C _ Dub e s , Algori thms forC ...
  • .Jain, A., Murty, M.N., Flynn, P.: Data clustering: A review. ...
  • .Mirkin, B.: Concept learning and feature selection based _ square-error ...
  • .El-Sonbaty, Y., Ismail, M.A.: On-line hierarchical clustering. Pattern Recognition Letters ...
  • مدیریت اطلاعات پژوهشی

    صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

    اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز: دانشگاه دولتی
    تعداد مقالات: 21,714
    در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

    مقالات پیشنهادی مرتبط

    مقالات مرتبط جدید

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

    پشتیبانی