Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "pre-clustering" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Modified alternative decision rule in the pre-clustering algorithm
    Zmodyfikowana alternatywna reguła decyzyjna w algorytmie wstępnego klastrowania
    Autorzy:
    Mosorov, V.
    Panskyi, T.
    Biedron, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408551.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    pre-clustering
    pre-cluster
    decision rule
    wstępna klasteryzacja
    reguła decyzyjna
    Opis:
    In this paper the pre-clustering algorithm with the modified decision rule has been presented. The application of pre-clustering algorithm answers the question whether to carry out the clustering or would it result in the appearance of artificial structure (input data is one cluster and it is unnecessary to divide it). The versatility and simplicity of this algorithm allows using it in a various fields of science and technology. The pros and cons of pre-clustering algorithm have been also considered.
    W tej pracy został przedstawiony algorytm wstępnego klastrowania oraz zmodyfikowana alternatywna reguła decyzyjna. Zastosowania algorytmu wstępnego klastrowania odpowiada na pytanie czy potrzebna procedura klastrowania czy spowodowałoby to pojawienia sztucznej struktury (dane wejściowe są jednym klasterem i nie ma potrzeby podziału). Uniwersalność i prostota tego algorytmu pozwala na wykorzystanie go w różnych dziedzinach nauki i techniki. Zalety i wady algorytmu wstępnego klastrowania zostały również rozważone.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2016, 2; 9-12
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Alternative termination criterion for k-specified crisp data clustering algorithms
    Alternatywny kryterium zatrzymania dla k-określonych twardych algorytmów klasteryzacji danych
    Autorzy:
    Mosorov, V.
    Panskyi, T.
    Biedron, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407733.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    pre-clustering algorithm
    internal validity measures
    algorytm wstępnej klasteryzacji
    indeks wewnętrzny walidacji
    Opis:
    In this paper the analysis of k-specified (namely k-means) crisp data partitioning pre-clustering algorithm’s termination criterion performance is described. The results have been analyzed using the clustering validity indices. Termination criterion allows analyzing data with any number of clusters. Moreover, introduced criterion in contrast to the known validity indices enables to analyze data that make up one cluster.
    W przedstawionym artykule została pokazana analiza wstępnej klasteryzacji danych w oparciu o partycjonowanie (algorytm k-średnich) w połączeniu z logiką dwuwartościową. Dodatkowo, zostało przedstawione kryterium zatrzymania klasteryzacji, które umożliwia analizowanie danych z dowolną liczbą klastrów. Otrzymane wyniki badań zostały przeanalizowane przy użyciu wewnętrznych indeksów walidacji. Wprowadzone kryterium w przeciwieństwie do znanych indeksów walidacji umożliwia analizę danych, które tworzą jeden klaster.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 3; 56-59
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Testing for revealing of data structure based on the hybrid approach
    Testowanie występowania struktury danych w oparciu o podejście hybrydowe
    Autorzy:
    Mosorov, V.
    Panskyi, T.
    Biedron, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408020.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    pre-clustering hypothesis
    data group structure testing
    group structure revealing
    hipoteza wstępnego klastrowania
    testowanie struktury danych
    występowania struktury
    Opis:
    In this paper testing for revealing data structure based on a hybrid approach has been presented. The hybrid approach used during the testing suggests defining a pre-clustering hypothesis, defining a pre-clustering statistic and assuming the homogeneity of the data under pre-defined hypothesis, applying the same clustering procedure for a data set of interest, and comparing results obtained under the pre-clustering statistic with the results from the data set of interest. The pros and cons of the hybrid approach have been also considered.
    W pracy tej przedstawiono testowanie występowania struktury danych w oparciu o podejście hybrydowe. Podejście to, podczas testowania wymaga zdefiniowania hipotezy wstępnego klastrowania; założenia homogeniczności danych na podstawie zdefiniowanej „statystyki”; zastosowania tej samej procedury klastrowania dla interesującego zbioru danych oraz porównania wyników uzyskanych na podstawie statystyki z wynikami uzyskanymi z interesującego nas zbioru danych. Zalety i wady podejścia hybrydowego zostały również rozważone.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 2; 119-122
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ganging of Resources via Fuzzy Manhattan Distance Similarity with Priority Tasks Scheduling in Cloud Computing
    Autorzy:
    Priya, S. S.
    Mehata, K. M.
    Banu, W. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/308097.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    clustering
    pre-processing
    quality of service
    resource allocation
    Opis:
    This paper proposes a fuzzy Manhattan distance-based similarity for gang formation of resources (FMDSGR) method with priority task scheduling in cloud computing. The proposed work decides which processor is to execute the current task in order to achieve efficient resource utilization and effective task scheduling. FMDSGR groups the resources into gangs which rely upon the similarity of resource characteristics in order to use the resources effectively. Then, the tasks are scheduled based on the priority in the gang of processors using gang-based priority scheduling (GPS). This reduces mainly the cost of deciding which processor is to execute the current task. Performance has been evaluated in terms of makespan, scheduling length ratio, speedup, efficiency and load balancing. CloudSim simulator is the toolkit used for simulation and for demonstrating experimental results in cloud computing environments.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2018, 1; 32-41
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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