Application of bio-inspired methods within cluster forest algorithm

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F16%3A86096024" target="_blank" >RIV/61989100:27240/16:86096024 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/16:86096024

Výsledek na webu

<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-29504-6_24" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-29504-6_24</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29504-6_24" target="_blank" >10.1007/978-3-319-29504-6_24</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Application of bio-inspired methods within cluster forest algorithm

Popis výsledku v původním jazyce

Cluster Forest (CF) is relatively new ensemble clustering method inspired by Random Forest algorithm. The main idea behind of the existing algorithm consists in a construction of a larger number of partial clusterings for feature subsets using K-means algorithm. At the end, these clusterings are aggregated using a method of spectral clustering. This article describes a new application of bio-inspired methods that replaces the K-means algorithm in the computation pipeline. Several bio-inspired methods were tested on eight different datasets and compared with the original CF and others well known clustering methods.

Název v anglickém jazyce

Application of bio-inspired methods within cluster forest algorithm

Popis výsledku anglicky

Cluster Forest (CF) is relatively new ensemble clustering method inspired by Random Forest algorithm. The main idea behind of the existing algorithm consists in a construction of a larger number of partial clusterings for feature subsets using K-means algorithm. At the end, these clusterings are aggregated using a method of spectral clustering. This article describes a new application of bio-inspired methods that replaces the K-means algorithm in the computation pipeline. Several bio-inspired methods were tested on eight different datasets and compared with the original CF and others well known clustering methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 427

ISBN

978-3-319-29503-9

ISSN

2194-5357

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

237-247

Název nakladatele

Springer Verlag

Místo vydání

London

Místo konání akce

Paříž

Datum konání akce

9. 9. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—