OU Portal
Log In
Welcome
Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
Error:
Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.
{}
Zavřít
Publikační činnost
Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu
*
:
stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště
*
:
Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název
*
:
Hybrid Adaptive Differential Evolution in Partitional Clustering
Citace :
Tvrdík, J. a Křivý, I. Hybrid Adaptive Differential Evolution in Partitional Clustering.
In:
MENDEL 2011 17th International Conference on Soft Computing.
Brno: University of Technology, 2011. University of Technology, 2011. s. 1-8. ISBN 978-80-214-4302-0.
Podnázev :
Rok
*
:
2011
Obor
*
:
Informatika
Počet stran
*
:
8
Strana od
*
:
1
Strana do
*
:
8
Forma vydání
*
:
Kód ISBN
*
:
978-80-214-4302-0
Kód ISSN :
Název sborníku
*
:
MENDEL 2011 17th International Conference on Soft Computing
Sborník :
Mezinárodní
Název nakladatele
*
:
University of Technology
Místo vydání
*
:
Brno
Stát vydání :
Sborník vydaný v ČR
Název konference :
MENDEL 2011 17th International Conference on Soft Computing
Místo konání konference
*
:
Brno
Datum zahájení konference
*
:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce
*
:
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID :
Klíčová slova anglicky
*
:
Optimal partitioning; trace-within minimizing criterion; adaptive differential evolution; k-means algorithm; hybrid search
Popis v původním jazyce
*
:
The problem of optimal partitioning by minimizing pooled-within-variance of groups is addressed. Three state-of-the-art adaptive differential evolution algorithms are compared on four real-world data sets. A~novel hybrid differential evolution algorithm, including k-means algorithm for local search is proposed. The experimental comparison is done with either the plain adaptive differential evolution variants or the hybrid algorithms. Experimental results showed that hybrid algorithms are substantially better preforming when compared with plain differential evolution variants. Among hybrid variants, the competitive differential evolution appeared to be the most efficient.
Popis v anglickém jazyce
*
:
The problem of optimal partitioning by minimizing pooled-within-variance of groups is addressed. Three state-of-the-art adaptive differential evolution algorithms are compared on four real-world data sets. A~novel hybrid differential evolution algorithm, including k-means algorithm for local search is proposed. The experimental comparison is done with either the plain adaptive differential evolution variants or the hybrid algorithms. Experimental results showed that hybrid algorithms are substantially better preforming when compared with plain differential evolution variants. Among hybrid variants, the competitive differential evolution appeared to be the most efficient.
Typ zdroje financování výsledku
*
:
Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu
Název projektu
Seznam ohlasů :
Ohlas
R01:
RIV/61988987:17610/11:A12011VT
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules