The Hybrid Model of Data Clustering Based on the K-Means Algorithm and the Inductive Modeling Method
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13440%2F16%3A43887656" target="_blank" >RIV/44555601:13440/16:43887656 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Hybrid Model of Data Clustering Based on the K-Means Algorithm and the Inductive Modeling Method
Popis výsledku v původním jazyce
The inductive model of objects objective clustering based on the k-means algorithm clustering is presented in the paper. The algorithm for division of initial data to two equal power subsets is proposed and practically implemented. The difference between mass centers of appropriate clusters in different clustering is proposed for use as external balance criterion. Approbation of the proposed model operation was carried out using data "Compound" and "Aggregation" of database School of Computing of University of Eastern Finland.
Název v anglickém jazyce
The Hybrid Model of Data Clustering Based on the K-Means Algorithm and the Inductive Modeling Method
Popis výsledku anglicky
The inductive model of objects objective clustering based on the k-means algorithm clustering is presented in the paper. The algorithm for division of initial data to two equal power subsets is proposed and practically implemented. The difference between mass centers of appropriate clusters in different clustering is proposed for use as external balance criterion. Approbation of the proposed model operation was carried out using data "Compound" and "Aggregation" of database School of Computing of University of Eastern Finland.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ISDMCI?2016 Conference proceedings
ISBN
978-617-7273-36-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
238-242
Název nakladatele
Kherson National Technical University
Místo vydání
Kherson
Místo konání akce
Zaliznyj Port
Datum konání akce
24. 5. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—