OPTIMIZATION OF FUZZY CLUSTERING CRITERIA BY A HYBRID PSO AND FUZZY C-MEANS CLUSTERING ALGORITHM
Publish place: Iranian Journal of Fuzzy Systems، Vol: 5، Issue: 3
Publish Year: 1387
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 107
This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-5-3_002
تاریخ نمایه سازی: 24 خرداد 1401
Abstract:
This paper presents an efficient hybrid method, namely fuzzy particleswarm optimization (FPSO) and fuzzy c-means (FCM) algorithms, to solve the fuzzyclustering problem, especially for large sizes. When the problem becomes large, theFCM algorithm may result in uneven distribution of data, making it difficult to findan optimal solution in reasonable amount of time. The PSO algorithm does find agood or near-optimal solution in reasonable time, but we show that its performancemay be improved by seeding the initial swarm with the result of the c-meansalgorithm. Various clustering simulations are experimentally compared with the FCMalgorithm in order to illustrate the efficiency and ability of the proposed algorithms.
Keywords:
Authors
E. MEHDIZADEH
DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING, SCIENCE & RESEARCH BRANCH, ISLAMIC AZAD UNIVERSITY, TEHRAN, IRAN
S. SADI-NEZHAD
DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING, SCIENCE & RESEARCH BRANCH, ISLAMIC AZAD UNIVERSITY, TEHRAN, IRAN
R. TAVAKKOLI-MOGHADDAM
DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING, COLLEGE OF ENGINEERING, UNIVERSITY OF TEHRAN, TEHRAN, IRAN
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :