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A New Encoding Scheme for a Bee-Inspired Optimal Data Clustering Algorithm

机译：一种蜜蜂启发式最优数据聚类算法的新编码方案

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The amount of data generated in different knowledge areas has made necessary the use of data mining tools capable of automatically analyzing and extracting knowledge from datasets. Clustering is one of the most important tasks in data mining and can be defined as the process of partitioning objects into groups or clusters, such that objects in the same group are more similar to one another than to objects belonging to other groups. In this context, this paper aims to propose a new encoding scheme to Copt Bees, a bee-inspired algorithm to solve data clustering problems. In this new encoding, each bee represents a prototype for the clusters. The algorithm was run for different datasets and the results obtained showed high quality clusters and diversity of solutions, whilst a suitable number of clusters was automatically determined.
机译：在不同知识领域中生成的数据量使得必须使用能够自动分析和从数据集中提取知识的数据挖掘工具。群集是数据挖掘中最重要的任务之一，可以定义为将对象划分为组或群集的过程，因此同一组中的对象彼此之间的相似性要高于与其他组中的对象的相似性。在这种情况下，本文旨在为Copt Bees（一种受蜜蜂启发的算法）提出一种新的编码方案，以解决数据聚类问题。在这种新的编码中，每只蜜蜂代表簇的原型。该算法针对不同的数据集运行，获得的结果显示了高质量的聚类和解决方案的多样性，同时自动确定了适当数量的聚类。

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