Unsupervised data classification using improved biogeography based optimization

Avinash Chandra Pandey; Raju Pal; Ankur Kulhari

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Unsupervised data classification using improved biogeography based optimization

机译：使用基于改进的生物地理学的优化进行无监督数据分类

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Unsupervised data classification (data clustering) is one of the mostly used data analysis methods which groups the unlabeled data into identical clusters (groups). Classical clustering methods do not perform effectively while clustering high dimensional datasets viz micro array datasets. Therefore, a novel clustering method based on Biogeography based optimization is proposed to extend the capabilities of traditional clustering methods. Performance of proposed method has been tested on the four micro-array datasets. Experimental results validate the effectiveness of proposed method.

机译：无监督数据分类（数据聚类）是最常用的数据分析方法之一，它将未标记的数据分组为相同的聚类（组）。传统的聚类方法无法有效地对高维数据集和微阵列数据集进行聚类。因此，提出了一种基于生物地理学的优化聚类方法，以扩展传统聚类方法的功能。该方法的性能已在四个微阵列数据集上进行了测试。实验结果验证了该方法的有效性。

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来源
《International journal of systems assurance engineering and management》 |2018年第4期|821-829|共9页
作者
Avinash Chandra Pandey; Raju Pal; Ankur Kulhari;
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作者单位

Jaypee Institute of Information Technology;

Jaypee Institute of Information Technology;

Jaypee Institute of Information Technology;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Data clustering; Biogeography-based optimization; Fitness function; Metaheuristic methods;

机译：数据聚类;基于生物地理学的优化;健身功能;元启发式方法;

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