检索结果-南通市图书馆

A Direct Data-Cluster Analysis Method Based on Neutrosophic Set Implication

Computers, Materials & Continua 2020年第11期65卷 1203-1220页

作者： Sudan Jha Gyanendra Prasad Joshi Lewis Nkenyereya Dae Wan Kim Florentin Smarandache School of Computer Science and Engineering Lovely Professional UniversityPhagwaraPunjab144411India Department of Computer Science and Engineering Sejong UniversitySeoul05006Korea Department of Computer and Information Security Sejong UniversitySeoul05006Korea Department of Business Administration Yeungnam UniversityGyeongsan38541Korea University of New Mexico New Mexico87301USA

Raw data are classified using clustering techniques in a reasonable manner to create disjoint clusters.A lot of clustering algorithms based on specific parameters have been proposed to access a high volume of *** paper focuses on cluster analysis based on neutrosophic set implication,i.e.,a k-means algorithm with a threshold-based clustering *** algorithm addresses the shortcomings of the k-means clustering algorithm by overcoming the limitations of the threshold-based clustering *** evaluate the validity of the proposed method,several validity measures and validity indices are applied to the Iris dataset(from the University of California,Irvine,Machine Learning Repository)along with k-means and threshold-based clustering *** proposed method results in more segregated datasets with compacted clusters,thus achieving higher validity *** method also eliminates the limitations of threshold-based clustering algorithm and validates measures and respective indices along with k-means and threshold-based clustering algorithms.

关键词： Data clustering data mining neutrosophic set k-means validity measures cluster-based classification hierarchical clustering

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