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Path-Based Clustering Algorithm with High Scalability Using the Combined Behavior of Evolutionary Algorithms

Computer Systems Science & Engineering 2024年第3期48卷 705-721页

作者： Leila Safari-Monjeghtapeh Mansour Esmaeilpour Department of Computer Engineering Sanandaj BranchIslamic Azad UniversitySanandaj65166Iran Department of Computer Engineering Hamedan BranchIslamic Azad UniversityHamedan69168Iran

Path-based clustering algorithms typically generate clusters by optimizing a benchmark *** optimiza-tion methods in clustering algorithms often offer solutions close to the general optimal *** study achieves the global optimum value for the criterion function in a shorter time using the minimax distance,Maximum Spanning Tree“MST”,and meta-heuristic algorithms,including Genetic Algorithm“GA”and Particle Swarm Optimization“PSO”.The Fast Path-based Clustering“FPC”algorithm proposed in this paper can find cluster centers correctly in most datasets and quickly perform clustering *** FPC does this operation using MST,the minimax distance,and a new hybrid meta-heuristic algorithm in a few rounds of algorithm *** algorithm can achieve the global optimal value,and the main clustering process of the algorithm has a computational complexity of O�k2×n�.However,due to the complexity of the minimum distance algorithm,the total computational complexity is O�n2�.Experimental results of FPC on synthetic datasets with arbitrary shapes demonstrate that the algorithm is resistant to noise and outliers and can correctly identify clusters of varying sizes and *** addition,the FPC requires the number of clusters as the only parameter to perform the clustering process.A comparative analysis of FPC and other clustering algorithms in this domain indicates that FPC exhibits superior speed,stability,and performance.

关键词： Clustering global optimization the minimax matrix MST path-based clustering FPC

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