| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
Detecting cluster numbers based on density changes using density-index enhanced Scale-invariant density-based clustering initialization algorithm |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
4 กันยายน 2560 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
The 9th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering, ICITEE 2017 |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
Faculty of Information Technology, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang (KMITL), Thailand |
| สถานที่จัดประชุม |
Centara Grand Beach Resort Phuket |
| จังหวัด/รัฐ |
ภูเก็ต |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
12 ตุลาคม 2560 |
| ถึง |
13 ตุลาคม 2560 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
9 |
| Issue (เล่มที่) |
9 |
| หน้าที่พิมพ์ |
288-292 |
| Editors/edition/publisher |
|
| บทคัดย่อ |
Despite high accuracy, K-means relies mainly on the determination of the suitable number of clusters. To cope with, it is hypothesized that in a dataset region with high density tends to be a cluster. The present study is based on Scale-invariant density-based clustering initialization, in which a cluster numbers is derived from density change analysis or density distribution analysis. However, the density calculation under this approach is based on the number and volume of data, which may result in inaccuracy for cluster detection. Thus, the objective of this study was to improve the performance of Scale-invariant density-based clustering initialization to detect the appropriate cluster numbers and initial cluster centers. We proposed a density calculation based on data distance. The density value obtained from the calculation was used as a condition of data division and data merging for cluster detection. According to the experiment, compared to the Scale invariant density-based clustering initialization, the proposed method could detect the cluster numbers and initial cluster centers more equal or closer to the actual number of clusters. In addition, the level of accuracy in clustering was higher than its counterpart. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
ไม่มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
ไม่เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English