Search Algorithms with Randomized Variable Neighborhoods for Solving Series of Clustering Problems | Научно-инновационный портал СФУ

Search Algorithms with Randomized Variable Neighborhoods for Solving Series of Clustering Problems

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: 17 September 2020 through 18 September 2020; 163672; 163672

Год издания: 2020

Идентификатор DOI: 10.1109/InfoTech49733.2020.9211070

Ключевые слова: clustering genetic algorithm, greedy agglomerative heuristic, k-means, p-median

Аннотация: In this paper, we propose new algorithms for solving the classical problem of cluster analysis, k-Means, which uses the variable neighborhoods search in randomized neighborhoods formed by running the greedy agglomerative procedures. A comparison with known algorithms including the algorithms with greedy heuristics is given, and the advantage is confirmed experimentally. © 2020 IEEE.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: 2020 34th International Conference on Information Technologies, InfoTech 2020 - Proceedings

Номера страниц: 9211070

Издатель: 34th International Conference on Information Technologies, InfoTech 2020

Авторы

  • Nasyrov I. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, prosp. KrasnoyarskiyRabochiy 31, Krasnoyarsk, 660031, Russian Federation)
  • Gudyma M. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, prosp. KrasnoyarskiyRabochiy 31, Krasnoyarsk, 660031, Russian Federation)
  • Kazakovtsev L. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, prosp. KrasnoyarskiyRabochiy 31, Krasnoyarsk, 660031, Russian Federation, Siberian Federal University, Prosp. Svobodny 79, Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation)
  • Stashkov D. (JSC 'Sinetic' Ulitsa, 3 Internatsionala 127, Novosibirsk, 630009, Russian Federation)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.