Sammanfattning I detta papper presenterar vi två klustertekniker som heter ModEx och Seed-Detective. ModEx är en modifierad version av en befintlig klusterteknik som kallas Ex-Detective. Det tar upp vissa begränsningar av ex-detektiv. Seed-Detective är en kombination av ModEx och Simple KMeans. Seed-Detective använder ModEx för att producera en uppsättning högkvalitativa ursprungliga frön som sedan ges som input till K-Means för att producera de slutliga kluster. De ursprungliga fröna av hög kvalitet förväntas producera högkvalitativa kluster genom K-Means. Framträdandena av Seed-Detective och ModEx jämförs med föreställningarna av Ex-Detective, PAM, Simple K-Means (SK), Basic Farthest Point Heuristic (BFPH) och New Farthest Point Heuristic (NFPH). Vi använder tre klusterutvärderingskriterier: F-mätning, Entropy och Purity och fyra naturliga dataset som vi får från UCI Machine lärarkivet. I dataseten presterar våra föreslagna tekniker bättre än de befintliga teknikerna när det gäller F-mätning, Entropy och Renhet. Tecknet testresultat tyder på en statistisk signifikans av överlägsenheten av Seed-Detective (och ModEx) över de befintliga teknikerna.
Md Anisur Rahman m.fl. REF producerar en uppsättning högkvalitativa ursprungliga frön av en Seed-Detective algoritm som använder ModEx teknik för att generera preliminära kluster tillämpa beslut trädteknik.
ModEx and Seed-Detective: Two novel techniques for high quality clustering by using good initial seeds in K-Means
{'venue': None, 'journal': 'Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}