Improvements over Fuzzy clustering methods for large Datasets
Lingua: inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2021, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Fuzzy C-means and kernel FCM-F are multi scan methods and require NC distance computations where N is the size of the dataset D, C is the number of cluster centers in the data and Kernel FCM-K also is a multi scan method requiring N2C distance computations in each iteration. For large values of N, the overall computation cost will go on increasing for these methods. The Book proposed two-step prototype based hybrid techniques to speed-up FCM, KFCM-F and KFCM-K. The proposed algorithms are called Prototype based FCM (PFCM), Prototype based KFCM- F (PKFCM-F) and Prototype based KFCM-K(PKFCM-K). Initially, few prototypes are generated from the given dataset and later the conventional methods are applied on these selected prototypes. The present work focuses on reducing the time complexities of these methods without effecting the Clustering Accuracy. The reduction in running time will make these methods work efficiently on very large data sets. 56 pp. Englisch.…
Codice articolo 9786203929171
- Titolo
- Improvements over Fuzzy clustering methods for large Datasets
- Autore
- Mrudula K.
- Editore
- LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 6203929174
- ISBN 13
- 9786203929171
- Peso dell'articolo
- 102 grammi
- Dimensioni
- 220x150x4 mm
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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