دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 78973
ترجمه فارسی عنوان مقاله

الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر تراکم مقیاس پذیر و کارآمد برای نرمال کردن داده

عنوان انگلیسی
An Efficient and Scalable Density-based Clustering Algorithm for Normalize Data ☆
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
78973 2016 6 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Procedia Computer Science, Volume 92, 2016, Pages 136–141

ترجمه کلمات کلیدی
الگوریتم خوشه بندی بر اساس تراکم - پیچیدگی محاسباتی
کلمات کلیدی انگلیسی
Density based Clustering Algorithm; Computational complexity
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر تراکم مقیاس پذیر و کارآمد برای نرمال کردن داده

چکیده انگلیسی

Data clustering is a method of putting same data object into group. A clustering rule does partitions of a data set into many groups supported the principle of maximizing the intra-class similarity and minimizing the inter-class similarity. Finding clusters in object, particularly high dimensional object, is difficult when the clusters are different shapes, sizes, and densities, and when data contains noise and outliers. This paper provides a new clustering algorithm for normalized data set and proven that our new planned clustering approach work efficiently when dataset are normalized.