فهرس المقالات data clustering

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - A Study on Clustering for Clustering Based Image De-noising
  Hossein Bakhshi Golestani Mohsen Joneidi Mostafa Sadeghi
  10.7508/jist.2014.04.001
  In this paper, the problem of de-noising of an image contaminated with Additive White Gaussian Noise (AWGN) is studied. This subject is an open problem in signal processing for more than 50 years. In the present paper, we suggest a method based on global clustering of i أکثر

  In this paper, the problem of de-noising of an image contaminated with Additive White Gaussian Noise (AWGN) is studied. This subject is an open problem in signal processing for more than 50 years. In the present paper, we suggest a method based on global clustering of image constructing blocks. As the type of clustering plays an important role in clustering-based de-noising methods, we address two questions about the clustering. The first, which parts of the data should be considered for clustering? The second, what data clustering method is suitable for de-noising? Then clustering is exploited to learn an over complete dictionary. By obtaining sparse decomposition of the noisy image blocks in terms of the dictionary atoms, the de-noised version is achieved. Experimental results show that our dictionary learning framework outperforms its competitors in terms of de-noising performance and execution time. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - روشی نوین برای خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی چهارگرگ خاکستری
  لاله عجمی بختیاروند زهرا بهشتی
  امروزه، خوشه‌بندی داده‌ها به دلیل حجم و تنوع داده‎ها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مشکل اصلی روش‌های خوشه‌بندهای معمول این است که در دام بهینه محلی گرفتار می‌آیند. الگوریتم‌های فراابتکاری به دلیل داشتن توانایی فرار از بهینه‌های محلی، نتایج موفقی را در خوشه‌بندی داده‌ه أکثر

  امروزه، خوشه‌بندی داده‌ها به دلیل حجم و تنوع داده‎ها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مشکل اصلی روش‌های خوشه‌بندهای معمول این است که در دام بهینه محلی گرفتار می‌آیند. الگوریتم‌های فراابتکاری به دلیل داشتن توانایی فرار از بهینه‌های محلی، نتایج موفقی را در خوشه‌بندی داده‌ها نشان داده‌اند. الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری از جمله این دسته الگوریتم‌ها است که قابلیت بهره‌برداری خوبی دارد و در برخی از مسایل راه حل مناسبی ارائه داده است، اما اکتشاف آن ضعیف است و در بعضی از مسایل به بهینه محلی همگرا می‌شود. در این تحقیق برای بهبود خوشه‌بندی داده‌ها، نسخه بهبودیافته‌ای از الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری به نام الگوریتم بهینه‌سازی چهارگرگ خاکستری ارائه شده که با استفاده از بهترین موقعیت دسته چهارم گرگ‌ها به نام گرگ‌های امگای پیشرو در تغییر موقعیت هر گرگ، قابلیت اکتشاف بهبود می‌یابد. با محاسبه امتیاز هر گرگ نسبت به بهترین راه حل، نحوه حرکت آن مشخص می‌شود. نتایج الگوریتم پیشنهادی چهارگرگ خاکستری با الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرگ خاکستری، بهینه‌سازی ازدحام ذرات، کلونی زنبور عسل مصنوعی، ارگانیسم‌های هم‌زیست و بهینه‌سازی ازدحام سالپ در مسأله خوشه‌بندی روی چهارده مجموعه دادگان ارزیابی شده است. همچنین عملکرد الگوریتم پیشنهادی با چند نسخه بهبودیافته از الگوریتم گرگ خاکستری مقایسه شده است. نتایج به دست آمده عملکرد قابل توجه الگوریتم پیشنهادی را نسبت به سایر الگوریتم‌های فراابتکاری مورد مقایسه در مسأله خوشه‌بندی نشان می‌دهد. بر اساس میانگین معیار F روی تمام مجموعه دادگان، روش پیشنهادی 82/172% و الگوریتم بهینه ذرات 78/284% را نشان می‌دهد و در مقایسه با نسخه‌های بهبودیافته الگوریتم گرگ، الگوریتم EGWO که در رتبه بعدی است دارای میانگین معیار F برابر 80/656% می‌باشد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - خوشه بندی فازی چندهسته ای کلان داده ها در چارچوب نگاشت کاهش هدوپ
  سیدامید  آذرکسب سید حسین خواسته مصطفی امیری
  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ا أکثر

  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ازاینرو خوشهبندي فازي از نوع پیشرفته روشهاي خوشهبندي به شمار ميرود. اما روشهاي خوشهبندي فازي در مواجه با روابط غیرخطي دادهها ناتوانند. روش پیشنهادي این مقاله ميکوشد تا مبتني بر ایدههاي امکان پذیري، از یادگیري چندهستهاي در چارچوب نگاشتکاهش هدوپ براي تشخیص خوشههاي خطيجدایيناپذیر با ساختار کلاندادههاي پیچیده، استفاده کند. مدل یادگیري چندهستهاي قادر به کشف روابط پیچیده بین دادهاي بوده و در عین حال هدوپ ما را قادر خواهد ساخت تا به جاي تعامل با سیستم عامل و پردازنده، با یک کلاستر منطقي از پردازشها و گرههاي انباره داده تعامل داشته باشیم و عمده کار را بر عهده فریمورک بیندازیم. به طور خلاصه مدلسازي روابط غیرخطي دادهها با استفاده از مدل یادگیري چندهستهاي، تعیین مقادیر مناسب براي پارامترهاي فازيسازي و امکانپذیري، و ارائه الگوریتم در مدل نگاشتکاهش هدوپ از دستاوردهاي کلیدي مقاله حاضر ميباشد. آزمایشها برروي یکي از مجموعه دادههاي پر استفاده مخزن یادگیري UCI و همچنین برروي دیتاست شبیهساز CloudSim پیاده سازي شده است و نتایج قابل قبولي به دست آمده است. طبق مطالعات منتشر شده، مخزن یادگیري UCI براي مقاصد رگرسیون و خوشهبندي کلان داده، و مجموعه داده CloudSim براي شبیهسازي موارد مربوط به رایانش ابري، محاسبه تأخیرهاي زماني و زمانبندي انجام وظایف معرفي شدهاند. تفاصيل المقالة