Data clustering using Clonal-Negative Selection Algorithm improved with chaotic function
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,295
This Paper With 7 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:
ICNMO01_355
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
Abstract:
Artificial immune systems (AIS) are a soft computing method that inspired from human immune system. Major usages of AIS are optimization and data mining applications as classification and clustering. In this paper we study a clustering problem and combine chaotic function with negative selection algorithm (NSA) to cover all of the problem space with the detector initial population and avoiding overlap between these detectors. Then in identification step we used clonal selection algorithm (CSA) for samples that NSA’s detectors can’t cluster, and with affinity measure the nearest cluster is calculated to determine each sample is a self (antibody) or non self (antigen) for a cluster. As a result we decreased number of detectors and increased accuracy in comparison with other methods that used NSA. Accuracy of clustering the Iris dataset with this method is 98.09.
Keywords:
Authors
SeyyedehMarziyeh Hamedi
University of Kashan
Mahya Ameryan
Islamic Azad university of Mashhad
Masoumeh Mahmoudi
Shomal university of Amol,
Mahdi Yaghoubi
Islamic Azad university of Mashhad
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 :