A Novel Methodology for Clustering Using the Kullback-Leibler Index
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 603
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CCESI01_374
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
High-dimensional data clustering is considered as a difficult task in data analysis. In fact, clustering aims to maximize main data retention while, seeking minimum space to present and display cluster. In this paper, Kullback–Leibler distance based on the information entropy is used and a novel methodology based on undirected weighted pages with high compatibility is presented. The proposed methodology was tested on three real data sets, indicating higher efficacy and accuracy in comparison with other algorithms. The results show that the methodology can be used for data clustering effectively, since indicated optimum operation in time complexity and clustering results.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Elaheh Golzardi
Department of Computer Engineering, Islamic Azad University, Sanandaj Branch, Sanandaj, Iran
Adel Fatemi
Department of Statistics, Islamic Azad University, Sanandaj Branch, Sanandaj, 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 :