The cluster analysis using PSO was

The cluster analysis using PSO was proposed by Omran et al. [219] for image clustering. Then van der Merwe and Engelhrecht [220] applied it for cluster analysis of arbitrary datasets. The algorithm in its basic form for cluster analysis consists of a swarm in a D dimensional search space in which each particle′s position xi=[mi1,mi2,‥,mik,‥,miK] consists of K cluster centroid vectors. The mik is the centroid of cluster cik. The position of i th particle is associated with a velocity Vi=[vi1,vi2,‥,viK], where vi1,vi2are initialized as random numbers in the search range. Then the fitness of particles is evaluated with a suitable fitness function f(.) defined in Table 2. Based on the fitness values the best previous positions achieved by the particles represent the local solutions given by Pi=[pi1,pi2,‥,piK]. For the initial run Pi=xi. The global solution is the best position achieved by the swarm in a generation given by Pg=[pg1,pg2,‥,pgt], where tis the number of generation. The cluster centroid positions are updated with the velocity and position update of the particles given by
equation(7)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ที่ใช้ของฉันถูกเสนอโดย Omran et al. [219] สำหรับภาพคลัสเตอร์ แล้ว van der Merwe และ Engelhrecht [220] ใช้มันวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่กำหนดเองทำคลัสเตอร์ อัลกอริทึมในรูปแบบพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์คลัสเตอร์ประกอบด้วยฝูงใน D มิติค้นหาช่องว่างที่ particle′s แต่ละตำแหน่ง xi = [mi1, mi2, ‥, mik, ‥ miK] ประกอบด้วย K คลัสเตอร์เซนทรอยด์เวกเตอร์ Mik เซนทรอยด์ของ cik คลัสเตอร์ได้ ตำแหน่งของฉัน th อนุภาคที่สัมพันธ์กับความเร็ว Vi = [vi1, vi2, ‥ เคร็ต], ที่ vi1 เริ่มต้นเป็นตัวเลขสุ่มในช่วงค้นหา vi2are แล้ว ออกกำลังกายของอนุภาคจะถูกประเมิน ด้วย f(.) ฟังก์ชันออกกำลังกายที่เหมาะสมที่กำหนดไว้ในตารางที่ 2 ตามค่าฟิตเนสสุดก่อนหน้าตำแหน่งโดยอนุภาคแสดงถึงการแก้ปัญหาท้องถิ่นที่กำหนด โดย Pi = [pi1 pi2 ‥ ปิ๊ก] สำหรับการเริ่มต้นการเรียกใช้ค่า Pi = xi ส่วนกลางเป็นตำแหน่งที่ดีที่สุดที่ทำได้ โดยการจับกลุ่มในรุ่นที่กำหนด โดย Pg = [pg1, pg2, ‥ เปาเก็งเต๊ง], ที่ก.จำนวนของรุ่น ตำแหน่งเซนทรอยด์ของคลัสเตอร์มีการปรับปรุงความเร็ว และตำแหน่งของอนุภาคโดยการปรับปรุงequation(7)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์โดยใช้คลัสเตอร์ PSO ถูกเสนอโดย Omran et al, [219] สำหรับการจัดกลุ่มภาพ จากนั้นฟานเดอร์ Merwe และ Engelhrecht [220] นำไปใช้สำหรับการวิเคราะห์กลุ่มของชุดข้อมูลโดยพลการ อัลกอริทึมในรูปแบบพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์กลุ่มประกอบด้วยฝูงในพื้นที่ค้นหา D มิติซึ่งในแต่ละอนุภาค Xi ตำแหน่ง = [MI1, MI2, ‥, MIK, ‥, Mik] ประกอบด้วย K คลัสเตอร์เวกเตอร์เซน MIK เป็น centroid ของ CIK คลัสเตอร์ ตำแหน่งของฉัน TH อนุภาคมีความเกี่ยวข้องกับความเร็ว Vi = [VI1, vi2, ‥วิก] ที่ VI1 เริ่มต้นได้ vi2are เป็นตัวเลขสุ่มอยู่ในช่วงการค้นหา แล้วการออกกำลังกายของอนุภาคจะถูกประเมินด้วยฟังก์ชั่นที่เหมาะสม F ออกกำลังกาย (.) ที่กำหนดไว้ในตารางที่ 2 ขึ้นอยู่กับค่าการออกกำลังกายที่ดีที่สุดสำหรับตำแหน่งหน้าที่ประสบความสำเร็จโดยอนุภาคแทนการแก้ปัญหาในท้องถิ่นที่ได้รับจากพี่ = [pi1, pi2, ‥, PIK ] สำหรับการเริ่มต้นการทำงาน Pi = Xi วิธีการแก้ปัญหาระดับโลกที่เป็นตำแหน่งที่ดีที่สุดทำได้โดยการจับกลุ่มในรุ่นที่ได้รับจากหน้า = [Pg1, PG2, ‥, PGT] ที่ tis จำนวนรุ่น ตำแหน่ง centroid คลัสเตอร์มีการปรับปรุงด้วยความเร็วและตำแหน่งการปรับปรุงของอนุภาคที่กำหนดโดย
สมการ (7)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์กลุ่มโดยใช้ PSO ที่เสนอโดย omran et al . [ 219 ] สำหรับภาพสำหรับ . จากนั้น แวน เดอ เมียร์ และ engelhrecht [ 220 ] ใช้สำหรับการวิเคราะห์การเกาะกลุ่มของหนึ่งชุดข้อมูล ขั้นตอนวิธีในรูปแบบพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์กลุ่มประกอบด้วยฝูงใน D มิติค้นหาพื้นที่ซึ่งในแต่ละอนุภาค’ตำแหน่งซี = [ MI1 mi2 ‥มิ๊ก , , , , ‥มิ๊ก ] , K กลุ่มเคมบริดจ์ประกอบด้วยเวกเตอร์ โดยมิ๊กคือเซนทรอยด์ของกลุ่มเจ๊ะ . ตำแหน่งของข้าที่อนุภาคจะเกี่ยวข้องกับความเร็ว 6 = [ vi1 vi2 ‥วิค ] , , , , ที่ vi1 vi2are เริ่มต้นเป็นแบบสุ่ม , ตัวเลขในช่วงการค้นหา แล้วความฟิตของอนุภาคจะถูกประเมินด้วยฟังก์ชันฟิตเนสเหมาะ F ( . ) ที่กำหนดไว้ในตารางที่ 2 ขึ้นอยู่กับค่าฟิตเนสที่ดีที่สุดก่อนหน้านี้ตำแหน่งทำได้โดยอนุภาคแสดงท้องถิ่นโซลูชั่นให้โดย Pi = [ pi1 pi2 ‥ง , , , ] สำหรับการเริ่มต้นใช้ Pi = Xi บริษัท โซลูชั่น เป็นตำแหน่งที่ดีที่สุดได้จากฝูงในรุ่นให้ โดย PG = [ pg1 พีจี 2 ‥ pgt ] , , , , ที่ มอก. หมายเลขรุ่น กลุ่ม centroid ตำแหน่งจะปรับปรุงความเร็วและตำแหน่งของอนุภาคที่ได้รับการปรับปรุงโดยสมการที่ ( 7 )