Modified NSGA-II Based Fuzzy Clustering of Categorical Attributes
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,518
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE04_241
تاریخ نمایه سازی: 6 مهر 1391
Abstract:
The problem of clustering categorical data, whereno natural ordering among the elements of a categoricalattribute domain can be found, has been recently gainingsignificant attention from researchers. However, most of thesemethods attempt to optimize a single measure of the clusteringgoodness. Often, such a single measure may not be appropriatefor different kinds of datasets. In this paper a probabilitydensity multi-objective genetic algorithm-based approach forfuzzy clustering of categorical data is proposed that encodesthe cluster modes and simultaneously optimizes fuzzycompactness and fuzzy separation of the clusters. Here we usepopulation based incremental learning algorithm (PBIL) thatcan be considered as one of the simplest estimation ofdistribution algorithms (EDAs) in NSGA-II. Hence, wecompletely abandon the traditional crossover and mutationoperators of NSGA-II and reproduce new candidateindividuals through sampling from an estimated density ofpromising individuals in the current population and we calledthis method PNSGA-II. A statistical test of significance hasbeen conducted to establish the superiority of the proposedmulti-objective approach
Keywords:
Authors
Eisa Mohammadi
Islamic Azad University, MashhadBranch
Mahdi Yaghobi
Islamic Azad University, MashhadBranch
M-Reza Akbarzadeh-T
Ferdowsi University of Mashhad,Senior Member, IEEE
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 :