KLASTERISASI DATA PERTANIAN DI KABUPATEN LAMONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C MEANS

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

تصحیح سیستم طبقه‌بندی امتیاز توده‌سنگ با استفاده ‌از الگوریتم‌های‌ خوشه‌بندی ‌‌k-means و ‌fuzzy c-means

با توجه به اهمیت و کاربرد سیستم طبقه‌بندی امتیاز توده‌سنگ در مهندسی ‌سنگ، هدف از این مقاله تصحیح کلاس‌های نهایی این سیستم طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌های ‌خوشه‌بندی ‌k-means و fuzzy c-means (FCM)‌ است. در سیستم طبقه‌بندی امتیاز توده‌سنگ داده‌ها توسط یک سری از اطلاعات اولیه بر مبنای نظریات و قضاوت‌های تجربی طبقه‌بندی می‌شوند ولی با کاربرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی در این سیستم ‌طبقه‌بندی، کلاس...

متن کامل

Comparative Analysis of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms

In the arena of software, data mining technology has been considered as useful means for identifying patterns and trends of large volume of data. This approach is basically used to extract the unknown pattern from the large set of data for business as well as real time applications. It is a computational intelligence discipline which has emerged as a valuable tool for data analysis, new knowled...

متن کامل

Persistent K-Means: Stable Data Clustering Algorithm Based on K-Means Algorithm

Identifying clusters or clustering is an important aspect of data analysis. It is the task of grouping a set of objects in such a way those objects in the same group/cluster are more similar in some sense or another. It is a main task of exploratory data mining, and a common technique for statistical data analysis This paper proposed an improved version of K-Means algorithm, namely Persistent K...

متن کامل

A Fuzzy C-means Algorithm for Clustering Fuzzy Data and Its Application in Clustering Incomplete Data

The fuzzy c-means clustering algorithm is a useful tool for clustering; but it is convenient only for crisp complete data. In this article, an enhancement of the algorithm is proposed which is suitable for clustering trapezoidal fuzzy data. A linear ranking function is used to define a distance for trapezoidal fuzzy data. Then, as an application, a method based on the proposed algorithm is pres...

متن کامل

Fuzzy c-means clustering of incomplete data

The problem of clustering a real s-dimensional data set X={x(1 ),,,,,x(n)} subset R(s) is considered. Usually, each observation (or datum) consists of numerical values for all s features (such as height, length, etc.), but sometimes data sets can contain vectors that are missing one or more of the feature values. For example, a particular datum x(k) might be incomplete, having the form x(k)=(25...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Jurnal Ilmiah Teknosains

سال: 2020

ISSN: 2476-9436,2460-9986

DOI: 10.26877/jitek.v5i2.4254