| dc.contributor.author | Dramski, Mariusz | |
| dc.date.accessioned | 2016-04-04T12:34:36Z | |
| dc.date.available | 2016-04-04T12:34:36Z | |
| dc.date.issued | 2009 | |
| dc.identifier.citation | Studia i Materiały Informatyki Stosowanej, 2009, T. 1, nr 1, s. 25-27. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://repozytorium.ukw.edu.pl/handle/item/3498 | |
| dc.description | K-means clustering algorithm is one of the most popular ways for data classification using artificial intelligence methods.
Obtained clusters can be further used e.g. to build RBF networks or Takagi-Sugeno fuzzy models. This paper contains the
implementation of this algorithm in C++ programming language. You can find there the description of the class, which can serve as a
library in different programs written in C++. | en_US |
| dc.description.abstract | Algorytm klasteryzacji metodą k-średnich to jeden z najpopularniejszych sposobów służących do klasyfikacji danych
przy użyciu metod sztucznej inteligencji. Otrzymane klastry mogą dalej posłużyć do budowy np. modeli neuronowych z wykorzystaniem
dzwonów Gaussa (sieci RBF) czy rozmytych modeli Takagi-Sugeno. Niniejszy artykuł przedstawia implementację tego algorytmu w
języku C++. Można tu znaleźć opis klasy, która może później posłużyć jako biblioteka do dowolnego programu napisanego w tym języku. | en_US |
| dc.language.iso | pl | en_US |
| dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy | en_US |
| dc.subject | klasteryzacja | en_US |
| dc.subject | metoda k-średnich | en_US |
| dc.subject | klasyfikacja danych | en_US |
| dc.subject | C++ | en_US |
| dc.title | Obiektowa implementacja algorytmu klasteryzacji metdą k-średnich | en_US |
| dc.title.alternative | Object oriented implementation of k-means clustering algorithm | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
