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
*
:
Differential Evolution with Competing Strategies Applied to Partitional Clustering
Citace :
Tvrdík, J. a Křivý, I. Differential Evolution with Competing Strategies Applied to Partitional Clustering.
In:
Lecture Notes in Computer Science 7269.
Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2012. Springer-Verlag, 2012. s. 136-144. ISBN 978-3-642-29352-8.
Podnázev :
Rok
*
:
2012
Obor
*
:
Informatika
Počet stran
*
:
9
Strana od
*
:
136
Strana do
*
:
144
Forma vydání
*
:
Tištená verze
Kód ISBN
*
:
978-3-642-29352-8
Kód ISSN :
Název sborníku
*
:
Lecture Notes in Computer Science 7269
Sborník :
Mezinárodní
Název nakladatele
*
:
Springer-Verlag
Místo vydání
*
:
Berlin Heidelberg
Stát vydání :
Sborník vydaný v zahraničí
Název konference :
ICAISC 2012 - SIDE 2012
Místo konání konference
*
:
Zakopane
Datum zahájení konference
*
:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce
*
:
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
000314209500016
EID :
Klíčová slova anglicky
*
:
optimal partitional clustering adaptive differential evolution k-means algorithm hybrid search numerical comparison
Popis v původním jazyce
*
:
We consider the problem of optimal partitional clustering of real data sets by optimizing three basic criteria (trace of within scatter matrix, variance ratio criterion, and Marriottt's criterion). Four variants of the algorithm based on differential evolution with competing strategies are compared on eight real-world data sets. The experimental results showed that hybrid variants with $k$-means algorithm for a local search are essentially more efficient than the others. However, the use of Marriottt's criterion resulted in the stopping of hybrid variants at a local minimum.
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/61988987:17610/12:A13015SF
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules