NGTSOM: A Novel Data Clustering Algorithm Based on Game Theoretic and Self- Organizing Map
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Identifying clusters is an important aspect of data analysis. This paper proposes a novel data clustering algorithm to increase the clustering accuracy. A novel game theoretic self-organizing map (NGTSOM ) and neural gas (NG) are used in combination with Competitive Hebbian Learning (CHL) to improve the quality of the map and provide a better vector quantization (VQ) for clustering data. Different strategies of Game Theory are proposed to provide a competitive game for nonwinning neurons to participate in the learning phase and obtain more input patterns. The performance of the proposed clustering analysis is evaluated and compared with that of the K-means, SOM and NG methods using different types of data. The clustering results of the proposed method and existing state-of-the-art clustering methods are also compared which demonstrates a better accuracy of the proposed clustering method.
Language:
English
Published:
Journal of Modeling and Simulation, Volume:49 Issue: 2, Autumn 2017
Pages:
133 to 142
magiran.com/p1794778  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!