Abstract-In arena av programvara, data mining teknik har ansetts som användbara medel för att identifiera mönster och trender av stor volym av data. Detta tillvägagångssätt används i princip för att extrahera det okända mönstret från den stora uppsättningen data för företag samt realtidstillämpningar. Det är en beräkningsmässig intelligensdisciplin som har framträtt som ett värdefullt verktyg för dataanalys, ny kunskapsupptäckt och självständigt beslutsfattande. De råa, omärkta data från den stora volymen dataset kan först klassificeras på ett oövervakat sätt genom att använda klusteranalys d.v.s. Att samla tilldelningen av en uppsättning observationer i kluster så att observationer i samma kluster på något sätt kan behandlas som liknande. Resultatet av klusterprocessen och effektiviteten i dess domäntillämpning bestäms i allmänhet genom algoritmer. Det finns olika algoritmer som används för att lösa detta problem. I detta forskningsarbete jämförs två viktiga klusteralgoritmer: centroidbaserade K-Means och representativa objektbaserade FCM (Fuzzy C-Means) klusteralgoritmer. Dessa algoritmer tillämpas och prestanda utvärderas på grundval av effektiviteten i klusterutgången. Antalet datapunkter och antalet kluster är de faktorer på vilka beteendemönstren för båda algoritmerna analyseras. FCM producerar nära resultat till K-Means kluster men det kräver fortfarande mer beräkningstid än K-Means kluster.
Forskning om spelet med samma teknik har gjorts brett bland annat: -Jämförande analys av K-Means och Fuzzy C-Means Algorithms REF.
Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C- Means Algorithms
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}