ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحسين أداء خوارزمية المتوسطات...>مارك

تحسين أداء خوارزمية المتوسطات K-Means بالاعتماد على خوارزمية العنقدة Subtractive بالتطبيق على سوق أوراق مالية

العنوان بلغة أخرى: Improving the Performance of K-Means Clustering Algorithm Based on the Subtractive Clustering One: A Study Applied to Stock Exchange Market
المصدر: مجلة بحوث جامعة حلب - سلسلة العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة حلب
المؤلف الرئيسي: حسنة، يارا (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hassna, Yara
مؤلفين آخرين: الموسى، ياسر عبدالله (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع41
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 1 - 21
ISSN: 2227-9180
رقم MD: 1472102
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأوراق المالية | خوارزمية المتوسطات | الأسهم المالية | التنمية الاستثمارية
كلمات المؤلف المفتاحية:
العنقدة | العنقود | المركز | خوارزمية العنقدة | الأسهم | الأسواق المالية | Clustering | Cluster | Centroid | K-Means Clustering Algorithm | Subtractive Clustering Algorithm | Stocks | Financial Market
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03753nam a22002417a 4500
001 2216135
041 |a ara 
044 |b سوريا 
100 |9 779884  |a حسنة، يارا  |e مؤلف  |g Hassna, Yara 
245 |a تحسين أداء خوارزمية المتوسطات K-Means بالاعتماد على خوارزمية العنقدة Subtractive بالتطبيق على سوق أوراق مالية 
246 |a Improving the Performance of K-Means Clustering Algorithm Based on the Subtractive Clustering One:  |b A Study Applied to Stock Exchange Market 
260 |b جامعة حلب  |c 2020 
300 |a 1 - 21 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a نقدم في هذا البحث خوارزمية عنقدة جديدة Subtractive K-Means كتحسين الخوارزمية العنقدة K-Means باستخدام خوارزمية العنقدة Subtractive، وذلك بإيجاد طريقة أفضل لتحديد المراكز الابتدائية للعناقيد، تعتمد هذه الخوارزمية على استخدام مخرجات خوارزمية العنقدة Subtractive كمدخلات لخوارزمية العنقدة k-means بدلاً من الإخال القيم الابتدائية بشكل عشوائي، وبمقارنة أداء خوارزمية -K Means قبل وبعد استخدام مخرجات خوارزمية Subtractive كمدخلات لخوارزمية K-Means بالتطبيق على عدة قواعد بيانات، بينت نتائج تطبيق هذه الخوارزمية تحسينا واضحا في نتائج عملية العنقدة وسرعة في التنفيذ، ثم قمنا بتطبيق الخوارزمية الجديدة Subtractive K-Means في عنقدة أسهم سوق عمان المالي لعنقدة الأسهم ضمن مجموعات لتسهل على المستثمر عملية اختيار الأسهم واتخاذ قرار الاستثمار.  |b In this research we introduce a new clustering algorithm called Subtractive K-Means algorithm to improve k-means clustering algorithm by using Subtractive clustering algorithm to find better method to select initial centroids to the clusters. This algorithm is based on using subtractive clustering algorithm outputs as inputs to kmeans clustering algorithm, instead of selecting them randomly, comparing the performance of k-means algorithm before and after using Subtractive clustering algorithm outputs as inputs to k-means algorithm, and applying it to several databases. The results show improvements in clustering results and faster implementation. Then we have applied the new Subtractive K-Means algorithm to cluster Amman's exchange market stocks to group them into clusters, so that we can help investors to choose the stocks and make the investment decision. 
653 |a الأوراق المالية  |a خوارزمية المتوسطات  |a الأسهم المالية  |a التنمية الاستثمارية 
692 |a العنقدة  |a العنقود  |a المركز  |a خوارزمية العنقدة  |a الأسهم  |a الأسواق المالية  |b Clustering  |b Cluster  |b Centroid  |b K-Means Clustering Algorithm  |b Subtractive Clustering Algorithm  |b Stocks  |b Financial Market 
700 |9 172707  |a الموسى، ياسر عبدالله  |e م. مشارك  |g Al-Mousa, Yasser 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 010  |f Maǧallaẗ buḥūṯ ǧāmiʿaẗ Ḥalab. Silsilaẗ al-ʿulūm al-iqtiṣādiyyaẗ wa-al-qānūniyyaẗ  |l 041  |m ع41  |o 1856  |s مجلة بحوث جامعة حلب - سلسلة العلوم الاقتصادية  |t University of Aleppo Research Journal - Series of Economic Sciences  |v 000  |x 2227-9180 
856 |u 1856-000-041-010.pdf 
930 |d n  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1472102  |d 1472102 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.