Contrast among clustering algorithms with deviation Kullback-Leibler indexing to clustering assignment
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 417
This Paper With 6 Page And PDF and WORD Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
COMCONF03_180
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
Abstract:
This paper demonstrates a correlation between two bunching calculations that utilization dissimilarity measures to help the grouping undertaking. Both calculations take a N-dimensional information set and uses focused neural systems to separate them into isotropic groups. Those bunches are then gathered taking into account a uniqueness measure. In this paper we look at that methodology utilizing two distinctive uniqueness measures, the Mahalanobis separation and the Kullback-Leibler dissimilarity. The paper demonstrates some consequences of bunching on both calculations and make a couple remarks about the decision of the free parameters in both circumstances.
Keywords:
Authors
Asghar Akbari Moein
Computer engineering student, Department of Computer, Sanandaj Branch, Islamic Azad University, Sanandaj, Iran
Adel Fatemi
Department of Statistics, Sanandaj Branch, Islamic Azad University, Sanandaj, 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 :