مقاله الگوریتم خوشه بندی ترکیبی فرااکتشافی با استفاده از کلونی زنبور عسل و بهینه سازی توده ذرات

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

  مقاله الگوریتم خوشه بندی ترکیبی فرااکتشافی با استفاده از کلونی زنبور عسل و بهینه سازی توده ذرات دارای ۹ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله الگوریتم خوشه بندی ترکیبی فرااکتشافی با استفاده از کلونی زنبور عسل و بهینه سازی توده ذرات  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 الگوریتم خوشه بندی ترکیبی فرااکتشافی با استفاده از کلونی زنبور عسل و بهینه سازی توده ذرات،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله الگوریتم خوشه بندی ترکیبی فرااکتشافی با استفاده از کلونی زنبور عسل و بهینه سازی توده ذرات :

تعداد صفحات:۹
چکیده:
داده کاوی شامل تکنیک های مختلفی است که یکی از مهمترین آنها، خوشه بندی اطلاعات می باشد. خوشه بندی یکی از مسائل مهم درزمینه یادگیری ماشین، داده کاوی و الگو شناسی است. در واقع خوشه بندی داده ها را به دسته هایی که از نظر پارامترهای مورد علاقه، شباهت بیشتری به یکدیگر دارند، تقسیم می گردند. الگوریتمK-meansیکی از روش های رایج خوشه بندی می باشد که علیرغم مزایای بسیار از جمله سرعت بالا در دام بهینه محلی قرار گرفته و همیشه جواب بهینه مسئله را تولید نمی نماید. در این مقاله سعی شده است که یک الگوریتم جدید)HABC-PSO(برای بهبود خوشه بندی داده ها با استفاده از روش فرا ابتکاریPSO و ABCپیاده سازی شود. در اینجا الگوریتم پایه ما برای بهبود همان الگوریتمK-meansاست. الگوریتم کلونی زنبورABC(از جمله رویکردهای فرا اکتشافی مبتنی بر جمعیت می باشد. الگوریتمHABC-PSOبا مجموعه داده های مختلف تست و نتایج آن با الگوریتم هایK-means و PSO ،ABCمقایسه شده است. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که الگوریتم جدید قادر است با دقت بالایی جواب بهینه را تولید نماید