Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userA New Algorithm for Data Clustering and Enhancing K-Means Algorithm
خوارزمية جديدة لعنقدة البيانات و تحسين خوارزمية الK-Means
3126
6 69
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
نقدم في هذا البحث خوارزمية جديدة لحل بعض المشاكل التي تعاني منها خوارزميات عنقدة البيانات كالK-Means. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على عنقدة مجموعة من البيانات بشكل منفرد دون الحاجة لخوارزميات عنقدة أخرى.
This paper introduces a new algorithm to solve some problems that data clustering algorithms such as K-Means suffer from. This new algorithm by itself is able to cluster data without the need of other clustering algorithms.
Artificial intelligence review:
Research summary
تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة تهدف إلى حل بعض المشاكل التي تعاني منها خوارزميات عنقدة البيانات مثل خوارزمية الـK-Means. تعتمد الخوارزمية الجديدة على حساب قيمة مناسبة للثابت α، الذي يمثل نصف قطر الجوار حيث يجب أن تتواجد الكائنات (النقاط) التي تنتمي للعنقود. يمكن استخدام الخوارزمية الجديدة لتحديد العدد المناسب من العناقيد وتحديد المراكز الابتدائية بشكل آلي، مما يقلل من الخطأ وعدد التكرارات في خوارزمية الـK-Means. تم تقديم مقارنة بين أداء خوارزمية الـK-Means الأصلية وخوارزمية الـK-Means بعد إدخال خرج الخوارزمية الجديدة، حيث أظهرت النتائج تقليل الخطأ وعدد التكرارات.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الورقة البحثية مساهمة قيمة في مجال عنقدة البيانات، حيث تقدم خوارزمية جديدة تحل بعض المشاكل الشائعة في خوارزمية الـK-Means. ومع ذلك، يمكن تحسين الورقة من خلال تقديم تحليل أعمق للأداء الزمني للخوارزمية الجديدة مقارنة بالخوارزميات الأخرى. كما يمكن تضمين تجارب إضافية على مجموعات بيانات متنوعة للتحقق من فعالية الخوارزمية في سياقات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن توضيح كيفية تحديد الثابت α بشكل أكثر تفصيلاً لتسهيل تطبيق الخوارزمية من قبل الباحثين الآخرين.
Questions related to the research
-
ما هي المشكلة الرئيسية التي تحاول الخوارزمية الجديدة حلها في خوارزمية الـK-Means؟
تحاول الخوارزمية الجديدة حل مشاكل التحديد المسبق لعدد العناقيد والتحديد العشوائي للمراكز الابتدائية في خوارزمية الـK-Means.
-
كيف يتم تحديد نصف قطر الجوار α في الخوارزمية الجديدة؟
يتم تحديد نصف قطر الجوار α من خلال حساب مصفوفة الأبعاد D بين كل نقطتين مختلفتين واستخدام العلاقة الرياضية المناسبة لحساب α.
-
ما هي الفائدة الرئيسية من استخدام الخوارزمية الجديدة مع خوارزمية الـK-Means؟
الفائدة الرئيسية هي تقليل الخطأ وعدد التكرارات في خوارزمية الـK-Means من خلال تحديد العدد المناسب من العناقيد والمراكز الابتدائية بشكل آلي.
-
هل تم اختبار الخوارزمية الجديدة على مجموعات بيانات متنوعة؟
نعم، تم اختبار الخوارزمية الجديدة على مجموعات بيانات مختلفة وأظهرت النتائج فعالية الخوارزمية في تقليل الخطأ وعدد التكرارات.
References used
HAN, J, AND KAMBER, M. 2006- Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, New Delhi, (2nd ed), 772p
RAUF, A, SHEEBA, S, KHUSOR, S, AND JAVED, H.2012- Enhanced K-Mean Clustering Algorithm to Reduce Number of Iterations and Time Complexity, Middle-East Journal of Scientific Research, Pakistan
ALARBEA, A, SENTHEKUMAR, H, AND BADER, A. 2013- Enhancing K-Means Algorithm with Initial Cluster Centers Derived from Data Partitioning along the Data Axis with PCA, Journal of Advances in Computer Networks, Vol. 1, No. 2, June 2013
rate research
Read More
The algorithm classifies objects to a predefined number of clusters, which is given by the user (assume k clusters). The idea is to choose random cluster centers, one for each cluster. These centers are preferred to be as far as possible from each ot
her. Starting points affect the clustering process and results. Here the Centroid initialization plays an important role in determining the cluster assignment in effective way. Also, the convergence behavior of clustering is based on the initial centroid values assigned. This research focuses on the assignment of cluster centroid selection so as to improve the clustering performance by K-Means clustering algorithm. This research uses Initial Cluster Centers Derived from Data Partitioning along the Data Axis with the Highest Variance to assign for cluster centroid.
In this paper, we introduce a modification to fuzzy mountain
data clustering algorithm. We were able to make this algorithm
working automatically, through finding a way to divide the
space, to determine the values of the input parameters, and
the stop condition automatically, instead of getting them by the
user.
In this paper, we introduce a modification to fuzzy mountain
data clustering algorithm. We were able to make this algorithm
working automatically, through finding a way to divide the
space, to determine the values of the input parameters, and
the stop condition automatically, instead of getting them by the
user.
The majority of recent digital signature algorithms depend, in their
structure, on complicated mathematical concepts that require a long
time and a significant computational effort to be executed. As a
trial to reduce these problems, some researchers have proposed
digital signature algorithms which depend on simple arithmetic
functions and operations that are executed quickly, but that was at
the expense of the security of algorithms.
As it’s known, The Graph k-Colorability Problem (GCP) is a wellknown
NP-Hard Problem. This problem consists in finding the k
minimum number of colors to paint the vertices of a graph in such a way
that any two adjoined vertices, which are connecte
d by an edge, have
always different colors. In another words how can we color the edges of a
graph in such a way that any two edges joined by a vertex have always
different colors? In this paper we introduce a new effective algorithm for
coloring the edges of the graph. Our proposed algorithm enables us to
achieve a Continuously Edge Coloring (CEC) for a set of known graphs.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
