Верифікація та аналіз алгоритму попередньої кластеризації без апріорного визначення кількості кластерів
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.47617Ключові слова:
кластеризація даних, кластер, верифікація, емпіричне правило, прийняття рішенняАнотація
Представлена верифікація та аналіз алгоритму попередньої кластеризації, зокрема його основного елементу – правила прийняття рішення. Цей алгоритм, на відміну від інших, не використовує початкову інформацію про кількість кластерів. Верифікація полягала в тестуванні правила прийняття рішення відповідно до кожного окремого випадку вхідних даних. Представлено переваги та недоліки алгоритму попередньої кластеризації.Посилання
- Han, J., Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques. Ed. 2. Morgan Kaufmann Publishers, 703.
- Yan, M. (2005). Methods of Determining the Number of Clusters in a Data Set and a New Clustering Criterion. Blacksburg, Virginia, 120.
- Pérez-Suárez, A., Martínez-Trinidad, J. F., Carrasco-Ochoa, J. A., Medina-Pagola, J. E. (2013). An algorithm based on density and compactness for dynamic overlapping clustering. Pattern Recognition, 46 (11), 3040–3055. doi: 10.1016/j.patcog.2013.03.022
- HaiJiang, S. S. (2005). Model-based clustering. Ontario, Canada: University of Waterloo, 61.
- Dutta, M., Mahanta, A. K., Pujari, A. K. (2005). QROCK: A quick version of the ROCK algorithm for clustering of categorical data. Pattern Recognition Letters, 26 (15), 2364–2373. doi: 10.1016/j.patrec.2005.04.008
- Schikuta, E. (1996). Grid-clustering: an efficient hierarchical clustering method for very large data sets. Proceedings of 13th International Conference on Pattern Recognition, 2, 101–105. doi: 10.1109/icpr.1996.546732
- McCallum, A., Nigam, K., Ungar, L. H. (2000). Efficient clustering of high-dimensional data sets with application to reference matching. Proceedings of the sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining – KDD ’00. Association for Computing Machinery (ACM), 169–178. doi: 10.1145/347090.347123
- Goutte, C., Hansen, L. K., Liptrot, M. G., Rostrup, E. (2001). Feature-space clustering for fMRI meta-analysis. Human Brain Mapping, 13 (3), 165–183. doi: 10.1002/hbm.1031
- Hofmann, M., Klinkenberg, R. (2013). RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications. Chapman & Hall/CRC, 431.
- Mosorov, V., Tomczak, L. (2014). Image Texture Defect Detection Method Using Fuzzy C-Means Clustering for Visual Inspection Systems. Arabian Journal for Science and Engineering, 39 (4), 3013–3022. doi: 10.1007/s13369-013-0920-7
- Sisodia, D., Singh, L., Sisodia, S., Saxena, K. (2012). Clustering Techniques: A Brief Survey of Different Clustering Algorithms. International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology (IJLTET), 1 (3), 82–87.
- Qian, W., Zhou, A. (2002). Analyzing popular clustering algorithms from different viewpoints. Journal of Software, 13 (18), 1383–1394.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2015 Taras Panskyi, Volodymyr Mosorov, Sebastian Biedron
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
