Abstract-This paper presents a survey of evolutionary algoritmes designed for clustering uppgifter. Den försöker återspegla detta områdes profil genom att fokusera mer på de ämnen som har fått större betydelse i litteraturen. I detta sammanhang är de flesta av papperet ägnas åt partitioneral algoritmer som letar efter hårda kluster av data, även om överlappande (dvs. mjuka och suddiga) metoder också omfattas i papperet. Dokumentet är originellt i det som rör två huvudaspekter. För det första ger det en aktuell översikt som helt ägnas åt evolutionära algoritmer för klusterbildning, är inte begränsad till någon särskild typ av evolutionärt förhållningssätt, och omfattar avancerade ämnen som multiobjektiv och ensemblebaserad evolutionell klusterbildning. För det andra ger det en taxonomi som belyser några mycket viktiga aspekter i samband med evolutionära datakluster, nämligen fast eller variabelt antal kluster, klusterorienterade eller icke-orienterade operatörer, sammanhangskänsliga eller kontextokänsliga operatörer, guidade eller ostyrda operatörer, binära, heltal eller verkliga kodningar, centroidbaserade, medoidbaserade, etikettbaserade, trädbaserade eller grafbaserade representationer, bland annat. Ett antal referenser ges som beskriver tillämpningar av evolutionära algoritmer för klusterbildning inom olika områden, såsom bildbehandling, datorsäkerhet och bioinformatik. Dokumentet avslutas med att ta upp några viktiga frågor och öppna frågor som kan bli föremål för framtida forskning.
Eduardo Raul Hruschka et al., presenterade en undersökning för evolutionära algoritmer i klusterering REF.
A Survey of Evolutionary Algorithms for Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}