Data Clustering Using by Chaotic SSPCO Algorithm

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2017, 2017

6202027657 / 9786202027656

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data clustering is a popular analysis tool for data statistics in several fields including pattern recognition, data mining, machine learning, image analysis and bioinformatics, in which the information to be analyzed can be of any distribution in size and shape. Clustering is effective as a technique for discerning the structure and unraveling the complex relationship between massive amounts of data. See-See partridge chick's optimization (SSPCO) algorithm is a new optimization algorithm that is inspired by the behavior of a type of bird called see-see partridge. In this book we propose chaotic map SSPCO optimization method for clustering, which uses a chaotic map to adopt a random sequence with a random starting point as a parameter; the method relies on this parameter to update the positions and velocities of the chicks. 56 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786202027656

Título
Data Clustering Using by Chaotic SSPCO Algorithm
Autor
Rohollah Omidvar
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2017
Año de publicación
2017
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6202027657
ISBN 13
9786202027656
Peso del artículo
102 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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