Abstract-Feature bidrag innebär att vad funktioner faktiskt deltar mer i g rouping data mönster som maximerar systemets förmåga att klassificera objekt instanser. I detta papper, modifierade K-medel snabbt lärande artificiella neurala nätverk (K-FLANN) användes för att samla mult idimensionella data. Driften av neurala nätverk beror på två parametrar, nämligen tolerans (δ) och vaksamhet (ρ). Genom att ställa in övervakningsparametern är det möjligt att extrahera betydande attribut från m en rad indataattribut och därmed bestämma de viktigaste egenskaperna som bidrar till den specifika utdatan. Uttömmande sökning och heuristiska söktekniker tillämpas för att bestämma de funktioner som bidrar till klusterdata. Experiment genomförs för att förutsäga nätverkets förmåga att extrahera viktiga faktorer i de framlagda testdata och jämförelser görs mellan två sökmetoder.
I REF-författare föreslog ett kluster av flerdimensionella data med hjälp av modifierad k-means algoritm med artificiella neurala nätverk.
Determining Contribution of Features in Clustering Multidimensional Data Using Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}