Two Level clustering hierarchies using Fuzzy Clustering by Local Approximation of Memberships
| العنوان بلغة أخرى: |
خوارزمية للتقسيم الهرمي الثنائي باستخدام التجميع الغامض من خلال تقريب العضوية المحليه |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | مشاقبة، أسامة سليمان يوسف (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | بطيحة، خالد محمد (مشرف) , الشرفات، وفاء (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | المفرق |
| الصفحات: | 1 - 57 |
| رقم MD: | 875802 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة آل البيت |
| الكلية: | كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
14
| المستخلص: |
من الأسباب التي جعلت خوارزمية Fuzzy تستخدم على نطاق واسع في تجميع وتصنيف العقد في الشبكة البساطة والسرعة والفعالية. يتم استخدام العديد من الخوارزميات مثل C-means وK-means في التجميع وتقسيم العقد إلى كتل واختيار عقدة رئيسية واحدة لإدارة الاتصال بين العقد في نفس التجمع. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون هناك خوارزميات تجعل الاتصال بين العقد أسرع وأكثر فعالية باستخدام مفهوم تعددية الطبقات وتحديد بالضبط أين ستكون كل عقدة وفي أي تجمع. في هذه الدراسة، قدمنا تسلسلين هرميين على مستوى المجموعات باستخدام التجميع الضبابي من خلال تقريب العضوية المحلية (TLCH FLAME) تم تطوير TLCH FLAME لاستخدامه في حل مشاكل تجمع الكتل داخل الشبكة، ويعد TLCH FLAME أفضل من بعض التقنيات في سياق التقسيم والتجميع في الشبكات الغير خطية. في هذه الدراسة تم اختبار TLCH FLAME على مجموعتين من البيانات: الأولى هي IRIS dataset والثانية مجموعة من البيانات التي ولدت عشوائيا من خلال نظام متعدد النوى Multi Core، من خلال مرحل من التجارب وباستخدام مجموعات البيانات السابقة قارنا نتائجنا التجريبية مع خوارزميات تجميع أخرى. وقد أظهرت النتائج أن أسلوب البحث لدينا أمتلك أفضل نتيجة بين كل من K-means وال C-means. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Constrained Clustering Using Fuzzy Heuristics
بواسطة: الزبيدي، غادة ضامن منشور: (2010) -
Proposed Method To Enhance Text Document Clustering Using Improved Fuzzy C Mean Algorithm With Named Entity Tag
بواسطة: هادي، رغد محمد منشور: (2017) -
Using Genetic Solution for Manet Mobility Based Clustering Algorithms
بواسطة: Al Tarawenah, Raghed Mohammed Irsheed منشور: (2007) -
Fuzzy Clustering Based On Forest Optimization Algorithm
بواسطة: Chaghari, Arash منشور: (2018) -
Magnetic Resonance Imaging Segmentation Using Fuzzy Clustering Algorithms
بواسطة: البشيش، ذيب عبدالكريم محمد منشور: (2005)
