Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Comparative Study of Clustering Performance by Means of Evolutionary Algorithms

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F10%3A63509050" target="_blank" >RIV/70883521:28140/10:63509050 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Comparative Study of Clustering Performance by Means of Evolutionary Algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Evolutionary algorithms are addressed in many disciplines. These algorithms represent robust adaptive search techniques which can reveal unknown and unexpected relations within inspected data set. More often they are used in data mining methods. The aimof this paper is to compare several widely-used evolutionary algorithms in clustering representing one of data mining method ? specifically the Differential Evolution, SOMA and the Genetic Algorithm. We describe the process of clustering by means of theevolutionary optimization.

  • Název v anglickém jazyce

    Comparative Study of Clustering Performance by Means of Evolutionary Algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    Evolutionary algorithms are addressed in many disciplines. These algorithms represent robust adaptive search techniques which can reveal unknown and unexpected relations within inspected data set. More often they are used in data mining methods. The aimof this paper is to compare several widely-used evolutionary algorithms in clustering representing one of data mining method ? specifically the Differential Evolution, SOMA and the Genetic Algorithm. We describe the process of clustering by means of theevolutionary optimization.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • 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

    Internet, bezpečnost a konkurenceschopnost organizací. Řízení procesů a využití moderních teerminálových technologií

  • ISBN

    978-83-61645-16-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky

  • Místo vydání

    Zlín

  • Místo konání akce

    Zlín

  • Datum konání akce

    1. 1. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku