0% Complete
صفحه اصلی
/
چهارمین کنفرانس بین المللی محاسبات نرم
Data clustering using fuzzy K-means and stock exchange trading optimization algorithm
نویسندگان :
Hojjat Emami
1
1- دانشگاه بناب
کلمات کلیدی :
Data clustering, optimization, stock exchange trading optimization algorithm, fuzzy K-means, SETO-FKM
چکیده :
Data clustering is an important problem in computer science. The objective of data clustering is to partition data objects into some groups such that the data objects in the same group are much similar with each other while data objects in different groups are dissimilar. This paper proposes SETO-FKM method for data clustering that is a combination of stock exchange trading optimization algorithm (SETO) algorithm and fuzzy K-means (FKM). The objective of SETO is to help the FKM to escape from local optima and converge to global optimum solution. Experimental results on seven real-world data clustering benchmarks show that the SETO-FKM outperformed its counterparts.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
هوش مصنوعی و امنیت مالی: راهکارهای نوین برای پیش بینی تخلفات بانکی
زهره درانی - محمود آذین مهر
دو الگوریتم تکراری مبتنی بر روش نیوتن برای حل معادله قدرمطلقی
فرزاد راهپیمایی
Chebyshev weighted type inequality for fuzzy integral
Zahra Vaezi - Bayaz ِDaraby
پیشبینی ترافیک در شرایط نامساعدجوی با تکیه بر دادههای آبوهوایی و شبکه عصبی مصنوعی
میثم عفتی - بهزاد نسجی کاشی
انتخاب ویژگی مبتنی بر انحنا در سیستم کشف نفوذ
زهره کریمی
پیش بینی بیماری دیابت با استفاده از بازنمایی تنک مبتنی بر منیفلد
زهره کریمی - روح اله رمضانی
کشف ارتباط اسنیپ-بیماری در داده های ژنوم سراسری
فریبا اسمعیلی - زهرا نریمانی - مهدی وثیقی
مقایسه روشهای تحلیل مولفههای مستقل و کاربرد آنها در جداسازی تصاویر نویزی
محمد صیدپیشه - مرضیه قاسمپور
Optimizing the flow of knowledge sharing in the supply chain using metaheuristic algorithm
Mostafa Jafari - Farnaz Barzin Pour - Shayan Naghdi Khanachah
رگرسیون تاوانیده در مدلبندی دادههای با ساختار گروهی
محمد کاظمی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.0.2