Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Boryczka, U." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Ant colony metaphor in a new clustering algorithm
Autorzy:
Boryczka, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/969824.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
data mining
cluster analysis
ant clustering algorithm
Opis:
Among the many bio-inspired techniques, ant clustering algorithms have received special attention, especially because they still require much investigation to improve performance, stability and other key features that would make such algorithms mature tools for data mining. Clustering with swarm-based algorithms is emerging as an alternative to more conventional clustering methods, such as k-means algorithm. This proposed approach mimics the clustering behavior observed in real ant colonies. As a case study, this paper focuses on the behavior of clustering procedures in this new approach. The proposed algorithm is evaluated on a number of well-known benchmark data sets. Empirical results clearly show that the ant clustering algorithm (ACA) performs well when compared to other techniques.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2010, 39, 2; 343-358
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies