Datagruppering i lämpliga klasser och kategorier är en av de viktiga frågorna för mönsterigenkänning. Det är mycket bra och mycket effektivt att antalet uppgifter som är felklassificerade minimeras eller med andra ord data som klassificerats i varje klass har varit möjligt så mycket möjligt likhet tillsammans. I denna artikel i den första, en grundläggande metod för datakluster som heter K-Means Clustering uttrycktes och sedan med genetisk algoritm, vårt förslag modell som vi kallade det GA-Clustering för att förbättra K-Means metod har införts. Slutligen undersöktes denna modell på några av de välkända uppgifterna. Resultaten visar att vår metod samlar data bättre än traditionell K-Means Clustering algoritm betydligt.
R. Maghsoudi m.fl. REF har föreslagit en modell med namnet GA-Clustering för att förbättra KMeans-metoden.
Representing The New Model For Improving K-means Clustering Algorithm Based On Genetic Algorithm
{'venue': 'Journal of Mathematics and Computer Science', 'journal': 'Journal of Mathematics and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}