Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI

În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.

 
       
         
    STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.1 din 2014  
         
  Articol:   MULTIOBJECTIVE APPROACH OF MULTI-DIMENSIONAL TIME SERIES CLUSTERING.

Autori:  . 		 
       
         
  Rezumat:   The multidimensional time series are a generalization of the single time series and are more difficult to cluster due to the higher number of parameters used to characterize a data instance. In this work we formulate the multidimensional time series clustering problem as a multi-objective problem and implement several distance measures in the k-means clustering algorithm in order to see the effect of the similarity measure in the clustering process. All the measures are geometrical distances. We used four data sets in order to validate the results. The Euclidean distance which is the most used one does not seem to be the most adequate measure in multidimensional clustering.

2010 Mathematics Subject Classi fication. 68P15, 68T05.1998 CR Categories and Descriptors. I.2.6[Computing Methodologies]: Arti ficial Intelligence - Learning; I.2.8[Computing Methodologies]: Problem Solving, Control Methods, and Search - Heuristic methods.

Key words and phrases. Bioinformatics, Dynamic clustering.
 
         
     
         
         
      Revenire la pagina precedentă