ВИКОРИСТАННЯ ПОПУЛЯЦІЙНОГО АЛГОРИТМУ КАЖАНІВ У МЕТОДІ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДАНИХ K-MEANS
Main Article Content
Abstract
Article Details
References
Карпенко А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой : учебное пособие / А. П. Карпенко. – Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014. – 448 c.
Субботін С. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей : монографія / С. О. Субботін, А. О. Олійник, О. О. Олійник ; під заг. ред. С. О. Субботіна. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2009. – 375 с.
Карпенко А. П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов / А. П. Карпенко // Приложение к журналу «Информационные технологии». – 2012. – № 7. – C. 1-32.
Yang X. S. A new metaheuristic bat-inspired algorithm / X. S. Yang // Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010). – 2010. – Vol. 284. – P. 65-74.
Красношлык Н. А. Решение задачи глобальной оптимизации модифицированным алгоритмом летучих мышей / Красношлык Н. А. // Радіоелектроніка. Інформатика. Управління. – 2015. – № 4(35). – С. 96–103.
Clerc M. The particle swarm – explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space / M. Clerc, J. Kennedy // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 2002. – Vol. 6. – №1. – P. 58-73.
Байбуз О. Г. Інформаційна технологія кластеризації даних у часовому періоді спостережень / О.Г. Байбуз, М.Г. Сидорова // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2013. – № 4. – С. 59-66.
Hashmi A. Swarm intelligence based approach for data clustering / Hashmi A., Gupta D., Upadhyay Y., Goel S. // International Journal of Innovative Research & Studies. – 2013. – №2(6). – Р. 572-589.
Tang R. Integrating nature-inspired optimization algorithms to K-means clustering / R. Tang, S. Fong, X.-S. Yang, S. Deb // Proceedings of the 7th International Conference on Digital Information Management (ICDIM '12). – 2012. – Р. 116-123.