تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : مقال في مجلة دورية 
عنوان الوثيقة :
مقارنة ما بين خوارزميات تقسيم البيانات
Comparison Between Data Clustering Algorithm
 
الموضوع : علوم حاسبات 
لغة الوثيقة : الانجليزية 
المستخلص : Clustering is a division of data into groups of similar objects. Each group, called a cluster, consists of objects that are similar between themselves and dissimilar compared to objects of other groups. This paper is intended to study and compare different data clustering algorithms. The algorithms under investigation are: K-means algorithm, Hierarchical Clustering algorithm, Self-Organizing Maps (SOMs) algorithm, and Expectation Maximization (EM) Clustering algorithm. All these algorithms are compared according to the following factors: size of dataset, number of clusters, type of dataset and type of software used. Some conclusions that are extracted belong to the performance, quality and accuracy of the clustering algorithms. 
ردمد : 1683-3198 
اسم الدورية : he International Arab Journal of Information Technology 
المجلد : 5 
العدد : 3 
سنة النشر : 1428 هـ
2008 م 
نوع المقالة : مقالة علمية 
تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, January 30, 2011 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
أسامه ابو عباسAbu Abbas, Osama باحث رئيسيماجستيرabuabbas@hotmail.com

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 28811.pdf pdfComparisons Between Data Clustering Algorithms

الرجوع إلى صفحة الأبحاث