Clustering Based on Cuckoo Optimization Algorithm
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس ملی سیستم های هوشمند ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,087
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_270
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
This paper presents four novel clustering methods based on a recent powerful evolutionary algorithm called Cuckoo Optimization Algorithm (COA) inspired by nesting behavior andimmigration of cuckoo birds. To take advantage of COA in clustering, here, an individual cuckoo represents a candidatesolution consisting of clusters’ centroids. Fitness function calculates sum of intra cluster distances. Three proposed approaches named Random COA Clustering, Chaotic COAClustering and K-means COA Clustering differ in initial step of original COA algorithm. In COA Clustering, initial population isproduced randomly. In Chaotic COA Clustering, to cover whole search space and enrich algorithm, chaotic Arnold’s Cat map isused to produce initial population instead of randomness. In KmeansCOA Clustering, to start from closer to global optimum, well-known K-means algorithm is conducted to produce initialcuckoos. In order to local search in COA, each cuckoo lays its own eggs within a specific radius. The aim of producing betterneighbors and escape local optimum in proposed Enhanced COA Clustering (ECOAC), this boundary doesn’t exist and eachcuckoo puts its eggs via Lévy flight. The results of conductingthese novel methods on four UCI datasets illustrate their comparable stability and power of them.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
mahya Ameryan
Dept. of Hardware Eng. and Artificial Intelligent Group Mashhad Branch, Islamic Azad University Mashhad, Iran
Mohammad Reza Akbarzadeh Totonchi
Dept. of Electrical Engineering Ferdowsi University Mashhad, Iran
Seyyed Javad Seyyed Mahdavi
Dept. of Hardware Eng. and Artificial Intelligent Group Mashhad Branch, Islamic Azad University Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :