Comparative analysis of inductive density clustering algorithms MeanShift and DBSCAN
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F21%3AA22026TY" target="_blank" >RIV/61988987:17610/21:A22026TY - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-80531-9_21" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-80531-9_21</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-80531-9_21" target="_blank" >10.1007/978-3-030-80531-9_21</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparative analysis of inductive density clustering algorithms MeanShift and DBSCAN
Popis výsledku v původním jazyce
The article presents an inductive model of objective clustering based on the MeanShift clustering technique. The algorithm for breaking an assortment of original data into two evenly powerful subsets is employed. The balance criterion is handled as an external criterion. To test the proposed model's functioning, the “Jain” and “Flame” data sets from the Computing School of the East Finnish University were employed. The inductive DBSCAN algorithm was adopted to match the preliminary outcomes. Based on the simulation proceeds, the ways for further improvement of the proposed model are arranged to increase the examined data's clustering objectivity.
Název v anglickém jazyce
Comparative analysis of inductive density clustering algorithms MeanShift and DBSCAN
Popis výsledku anglicky
The article presents an inductive model of objective clustering based on the MeanShift clustering technique. The algorithm for breaking an assortment of original data into two evenly powerful subsets is employed. The balance criterion is handled as an external criterion. To test the proposed model's functioning, the “Jain” and “Flame” data sets from the Computing School of the East Finnish University were employed. The inductive DBSCAN algorithm was adopted to match the preliminary outcomes. Based on the simulation proceeds, the ways for further improvement of the proposed model are arranged to increase the examined data's clustering objectivity.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2021
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
Advances in Artificial Systems for Power Engineering. AIPE 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1403
ISBN
978-3-030-80530-2
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
232-242
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Moskva, Rusko
Datum konání akce
25. 12. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—