Thông tin chung: Ngày nhận bài: 15/09/2017
Ngày nhận bài sửa: 10/10/2017 Ngày duyệt đăng: 20/10/2017 Title: A revised cluster number estimation algorithm for big datasets Từ khóa: Cây phủ tối thiểu, đồ thị tối ưu, tập dữ liệu lớn, tế bào hóa tập dữ liệu, ước lượng số cụm dữ liệu Keywords: Big datasets, Cell-MST-based, Cluster number estimation, Weighted-Cell-MST-based | ABSTRACT This paper presents a revised version of a cluster number estimation algorithm for big datasets. This algorithm was designed to work on a standard personal computer. This is an improvemennt of the Cell-MST-Based cluster number estimation algorithm by appying weighted distance instead of using the Euclidean distance. This new algorithm was named Weighted-Cell-MST-based cluster number estimation algorithm. This revised version can provide more stable results compared to its former version when testing the same datasets in the same environment. TÓM TẮT Bài báo này trình bày một giải thuật ước lượng số cụm dữ liệu cải tiến dùng để ước lượng số cụm dữ liệu của tập dữ liệu lớn. Giải thuật được thiết kế chạy trên máy tính cá nhân có cấu hình cơ bản. Đây là một sự cải tiến của giải thuật ước lượng số cụm Cell-MST-Based bằng cách áp dụng khoảng cách có trọng số thay cho khoảng cách Euclid. Thuật toán cải tiến được đặt tên là Weighted-Cell-MST-based cluster number estimation algorithm. Thuật toán cải tiến cho kết quả ổn định hơn so với thuật toán ban đầu khi xét trên cùng các tập dữ liệu và trong cùng một điều kiện thực nghiệm. |
