مقاله ارائه روشی ترکیبی جهت خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم های k-means، ژنتیک و PSO

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله ارائه روشی ترکیبی جهت خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم های k-means، ژنتیک و PSO دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارائه روشی ترکیبی جهت خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم های k-means، ژنتیک و PSO  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ارائه روشی ترکیبی جهت خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم های k-means، ژنتیک و PSO،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارائه روشی ترکیبی جهت خوشه بندی داده ها با استفاده از الگوریتم های k-means، ژنتیک و PSO :

تعداد صفحات:۸
چکیده:
خوشه بندی یکی از مهمترین مسائل یادگیری بدون نظارت و همچنین از رایج ترین تکنیک های داده کاوی است، که برای کلاس بندی مجموعه های داده ای به زیرمجموعه های مشخص به کار می رود. الگوریتم k-means نیز یکی از مشهورترین الگوریتم های خوشه بندی با پیاده سازی آسان و عملکرد سریع می باشد. اما حساس بودن به مراکز خوشه اولیه سبب می شود تنها بتواند یک پاسخ بهینه محلی تولید کند. در این پژوهش راهکاری پیشنهاد شده است که با ترکیب روش خوشه بندی k-means با دو الگوریتم ژنتیک و بهینه سازی گروهی ذرات دقت خوشه بندی را بهبود بخشیده و از افتادن در دام بهینه محلی جلوگیری نماید برای ارزیابی الگوریتم خوشه بندی ارائه شده از سه مجموعه داده ی واقعی و استاندارد Wine، Iris و CMC استفاده شده و با روش های خوشه بندی k-means ژنتیک، بهینه سازی گروهی ذرات و الگوریتم های خوشه بندی فرااکتشافی و ترکیبی استخراجی از مقالات مقایسه شده است. نتایج مقایسه ها حاکی از آن است که کارایی الگوریتم ترکیبی پیشنهادی نسبت به سایر روش ها بهتر می باشد و این روش تا حد زیادی توانسته مشکلات سه الگوریتم به کار رفته در پیاده سازی آن را پوشش دهد.