Obiektowa implementacja algorytmu klasteryzacji metdą k-średnich
Ładowanie...
Data
Autorzy
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Wydawnictwo Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Abstrakt
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.
Opis
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++.
Słowa kluczowe
Cytowanie
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej, 2009, T. 1, nr 1, s. 25-27.