检索结果-内蒙古大学图书馆

A powerful hybrid clustering method based on modified stem cells and Fuzzy C-means algorithms

ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2013年第5-6期26卷 1493-1502页

作者： Taherdangkoo, Mohammad Bagheri, Mohammad Hadi Taba Med Imaging Ctr Shiraz *** Iran Harvard Univ Sch Med Brigham & Womens Hosp Ctr Evidence Based ImagingDept Radiol Brookline MA USA Shiraz Univ Med Sci Med Imaging Res Ctr Shiraz Iran

One of the simple techniques for Data Clustering is based on Fuzzy C-means (fcm) clustering which describes the belongingness of each data to a cluster by a fuzzy membership function instead of a crisp value. However, the results of fuzzy clustering depend highly on the initial state selection and there is also a high risk for getting the best results when the datasets are large. In this paper, we present a hybrid algorithm based on fcm and modified stem cells algorithms, we called it sc-fcm algorithm, for optimum clustering of a dataset into K clusters. The experimental results obtained by using the new algorithm on different well-known datasets compared with those obtained by K-means algorithm, fcm, Genetic algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Artificial Bee Colony (ABC) algorithm demonstrate the better performance of the new algorithm. (C) 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.

关键词： Data clustering Stem cells algorithm (scA) Fuzzy C-means algorithm sc-fcm algorithm

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：