| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,202 |
| تعداد مقالات | 17,953 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,108,503 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,850,495 |
ارائه یک شاخص اعتبار خوشه بندی جدید با استفاده از معیار فاصله جاکارد | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| مقاله 2، دوره 10، شماره 27، دی 1391، صفحه 22-43 اصل مقاله (3.5 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| نویسندگان | ||
| محمد حسین فاضل زرندی1؛ سولماز غضنفر اهری2؛ نادر غفاری نسب3 | ||
| 1استاد دانشکده مهندسی صنایع و سیستمهای مدیریت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران | ||
| 2کارشناس ارشد مهندسی مالی دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران | ||
| 3دانشجوی دکتری مهندسی صنایع دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران. )نویسنده مسئول | ||
| چکیده | ||
| تخمین تعداد بهینه خوشهها در دسته بندی بدون نظارت دادهها، از زمینههای چالش برانگیز برای محققان در سالهای اخیر بوده که منجر به ارائه شاخص های اعتبار خوشه بندی متعدد شده است. این شاخصها اغلب از دو معیار فشردگی و جدایش برای ارزیابی خوشه بندی انجام شده استفاده که توسط ECAS می کنند. در این مقاله، یک معیار جدایش جدید برای شاخص اعتبار خوشهبندی فاضل و همکاران ] 1[ ارائه شده است، معرفی می گردد، که در آن از معیار فاصله جاکارد استفاده شده است. فاصله جاکارد از اندازه اشتراک و اجتماع دو مجموعه فازی استفاده میکند. بنابراین اطلاعات بیشتری در مورد هم پوشانی و جدایش خوشهها در اختیار شاخص اعتبار خوشهبندی قرار می دهد. این قابلیت باعث میشود که شاخص جدید در مقابل تغییرات درجه فازی بودن خوشهبندی، پایداری داشته باشد. برای مقایسه عملکرد شاخص جدید با 9 شاخص موجود ECAS بیشتری نسبت به شاخص در ادبیات، از 11 مجموعه داده ) 3 مجموعه داده مرسوم و 12 مجموعه داده مصنوعی( به عنوان داده های آزمون استفاده شده است. نتایج به دست آمده نشان دهنده پایداری و قابلیت بالای شاخص ارائه شده در مقایسه با سایر شاخص ها است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شاخص اعتبار خوشهبندی؛ فاصله جاکارد؛ الگوریتم خوشهبندی فازی میانگین -c FCMفشردگی و جدایش نمایی | ||
| مراجع | ||
|
1. M. H. F. Zarandi, M. R. Faraji, and M. Karbasian, An Exponential Cluster Validity Index for Fuzzy Clustering with Crisp and Fuzzy Data, Scientia Iranica, vol. 17, no. 2, pp. 95–110, 2010. 2. L. Zadeh, Fuzzy sets, Inf.control, no. 8, pp. 338–353, 1965. 3. J. C. Dunn, A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters, Journal of Cybernetics, vol. 3, pp. 32–57, 1974. 4. J. C. Bezdek, Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. New York: Plenum Press, 1981. 5. J. V. De Oliveira, W. Pedrycz, and others, Advances in fuzzy clustering and its applications. Wiley Online Library, 2007. 6. Y. Zhang, W. Wang, X. Zhang, and Y. Li, A cluster validity index for fuzzy clustering, Information Sciences, vol. 178, no. 4, pp. 1205–1218, Feb. 2008. 7. J. C. Bezdek, Cluster validity with fuzzy sets, Journal of Cybernetics, vol. 3, no. 3, pp. 58–73, 1973. 8. J. C. Bezdek, Numerical taxonomy with fuzzy sets, Journal of Mathematical Biology, vol. 1, no. 1, pp. 57–71, 1974. 9. Y. Fukuyama and M. Sugeno, A new method of choosing the number of clusters for the fuzzy c-means method, in Proc. 5th Fuzzy Syst. Symp, 1989, vol. 247. 10. X. L. Xie and G. Beni, A validity measure for fuzzy clustering, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 13, no. 8, pp. 841–847, 1991. 11. S. H. Kwon, Cluster validity index for fuzzy clustering, Electronics Letters, vol. 34, no. 22, pp. 2176–2177, 1998. 12. W. Wang and Y. Zhang, On fuzzy cluster validity indices, Fuzzy Sets and Systems, vol. 158, no. 19, pp. 2095–2117, 2007. 13. K. Rizman Žalik, Cluster validity index for estimation of fuzzy clusters of different sizes and densities, Pattern Recognition, vol. 43, no. 10, pp. 3374–3390, Oct. 2010. 14. E. Trauwaert, On the meaning of Dunn’s partition coefficient for fuzzy clusters, Fuzzy Sets and Systems, vol. 25, no. 2, pp. 217–242, 1988. 15. R. N. Dave, Validating fuzzy partitions obtained through c-shells clustering, Pattern Recognition Letters, vol. 17, no. 6, pp. 613–623, 1996. 16. K.-L. Wu and M.-S. Yang, A cluster validity index for fuzzy clustering, Pattern Recognition Letters, vol. 26, no. 9, pp. 1275–1291, Jul. 2005. 17. D.-W. Kim, K. H. Lee, and D. Lee, On cluster validity index for estimation of the optimal number of fuzzy clusters, Pattern Recognition, vol. 37, no. 10, pp. 2009–2025, Oct. 2004. 18. N. R. Pal and S. K. Pal, Entropy: a new definition and its applications, Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on, vol. 21, no. 5, pp. 1260–1270, 1991. 19. N. R. Pal and S. K. Pal, Some properties of the exponential entropy, Information sciences, vol. 66, no. 1, pp. 119–137, 1992. 20. K. L. Wu and M. S. Yang, Alternative c-means clustering algorithms, Pattern recognition, vol. 35, no. 10, pp. 2267–2278, 2002. 21. J. C. Bezdek, Pattern Recognition in handbook of Fuzzy computation, IOP Publishing Ltd., Boston, NY, 1998. 22. M. K. Pakhira, S. Bandyopadhyay, and U. Maulik, Validity index for crisp and fuzzy clusters, Pattern recognition, vol. 37, no. 3, pp. 487–501, 2004. 23. D. L. Davies and D W. Bouldin, A Cluster Separation Measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence PAMI-1 (2): 224–227, 1979. 24. S. Saha and S. Bandyopadhyay, Some connectivity based cluster validity indices, Applied Soft Computing, vol. 12, no. 5, pp. 1555–1565, May 2012. ارائه یک شاخص اعتبار خوشه بندی جدید با... 22 25. Y. Hu, C. Zuo, Y. Yang, and F. Qu, A cluster validity index for fuzzy c-means clustering, in System Science, Engineering Design and Manufacturing Informatization (ICSEM), 2011 International Conference on, 2011, vol. 2, pp. 263–266 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,407 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,327 |
||