تعيين المراكز الابتدائية بشكل مدروس في خوارزمية K-Medoids

Assigned Elementary Centroids Thoughtfully in K-Medoids Algorithm

691   0   31   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2014
 تمت اﻹضافة من قبل شمرا

مع التطور الهائل في جميع المجالات العلمية و الاقتصادية و السياسية و غيرها ظهرت الحاجة لإيجاد طرق غير تقليدية للتعامل من خلالها مع البيانات بجميع أنماطها ( النصية و المرئية و الصوتية و غيرها ) والتي أصبحت ذات حجوم كبيرة جداً في هذه الأيام. فكان لابد من إيجاد طرق جديدة لاستنباط المعرفة و المعلومات المخبأة ضمن هذا الكم الهائل من البيانات كالاستعلام عن الزبائن الذين لديهم عادات شرائية متماثلة أو التوقعات المحتلمة لبيع سمعة معينة في إحدى المناطق الجغرافية و غيرها من الاستعلامات الاستنتاجية و التي تعتمد على تقنية التنقيب في البيانات. و تتم عملية التنقيب بعدة أساليب من أهمها أسلوب العنقدة (التجميع) Clustering و الذي يتم بعدة خوارزميات. سوف نرّكز في بحثنا هذا على استخدام طريقة مدروسة لإيجاد المراكز الابتدائية لخوارزمية K-Medoids التي تقوم على مبدأ تقسيم البيانات إلى عناقيد كل عنقود يحوي بيانات متماثمة يَسهل التعامل معها بدلاً من اختيارها بالشكل العشوائي الذي يؤدي بدوره لظهور نتائج مختلفة وبطئ في تنفيذ الخوارزمية .

المراجع المستخدمة
Dunham, M. H. 2003-Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Prentice Hal Bazsalica, 328p
Kaufman,L. Rousseeuw,P2010-Finding Groups in Data: an .Introduction to Cluster Analysis. John,170p
Berry,J. Linoff.G2004-Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Indianapolis,150p
Ng,R, Han.J-2008-Efficient and Effective Clustering Methods for Spatial Data Mining, Conf, 144p
Xu Yifeng Chen Chunming. 2009 ONTOLOGY-BASED WEB MINING Computer Applications and software, 180p
قيم البحث
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات