Inny tytuł:

Książka = Book ; KS/4/2012/P05

Wydawca:

Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences

Miejsce wydania:

Warszawa

Opis:

[5], 45-57 stron ; 21 cm ; Bibliografia s. 55-57

Typ obiektu:

Książka/Rozdział

Abstrakt:

Computer aided data mining, and in particular methods of clustering, its widely used technique, develop very rapidly nowadays. Basically, clustering is an unsupervised learning technique. However, there is a growing interest in considering the case where there is a partial knowledge on the actual grouping of the objects available. This knowledge may take form of the hints on the co-occurrence of object in the same clusters. In this paper we propose to solve this problem of constrained clustering using the technique of differential evolution (DE). We show the efficiency and usefulness of differential evolution in hard- and soft-constrained clustering tasks. Some practical examples of the clustering problems are examined and results obtained are compared to two variants of a classic clustering technique, the k-means algorithm.

Czasopismo/Seria/cykl:

Książka = Book

Szczegółowy typ zasobu:

Książka

Identyfikator zasobu:

oai:rcin.org.pl:205934

Źródło:

KS-2012-04-P05

Język:

eng

Język streszczenia:

eng

Prawa:

Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0

Zasady wykorzystania:

Zasób chroniony prawem autorskim. [CC BY 4.0 Międzynarodowe] Korzystanie dozwolone zgodnie z licencją Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0, której pełne postanowienia dostępne są pod adresem: ; -

Digitalizacja:

Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk

Lokalizacja oryginału:

Biblioteka Instytutu Badań Systemowych PAN

Dofinansowane ze środków:

Program Operacyjny Polska Cyfrowa, lata 2014-2020, Działanie 2.3 : Cyfrowa dostępność i użyteczność sektora publicznego; środki z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego oraz współfinansowania krajowego z budżetu państwa

Dostęp:

Otwarty