Detail publikace
Exploring k-PSO Algorithm for Clustering
inteligence roje, shlukování, k-means, FCM, prohledávající k-PSO
Analýza shluků je velmi populárním přístupem plně automatizovaného hledání vzorů nebo skupin dat. Zjednodušuje reprezentaci dat, a proto hraje významnou roli v procesu získávání znalostí. Algoritmy získávání znalostí vyžadují rychlé a přesné rozdělení dat s mnoha atributy. Toto vyžaduje nový přístup, který by se lépe vypořádal s tímto množstvím příznaků. Metody založené na inteligenci roje představují možný přístup k problematice shlukování. V tomto článku jsou stručně popsány optimalizační algoritmy inspirované přírodou spolu s ukázkou, jejich využití při řešení shlukování. Jsou zde popsány aktuální hybridní metody kombinující PSO a k-means. Kromě toho je zde představena i nová varianta hybridního algoritmu založeného na téže kombinaci.
@inproceedings{BUT103428,
author="David {Herman} and Filip {Orság}",
title="Exploring k-PSO Algorithm for Clustering",
booktitle="Proceedings of the IASTED International Conference Artificial Intelligence and Applications (AIA 2013)",
year="2013",
pages="161--168",
publisher="ACTA Press",
address="Innsbruck",
isbn="978-0-88986-943-1"
}