تحسين خوارزمية عنقدة المتوسطات الضبابية باستعمال مقياس جديد للمسافة الموزون بالانحراف المعياري

المؤلفون

  • Ahmed Albasri قسم الاحصاء، كلية الادارة والاقتصاد، جامعة البصرة، البصرة، العراق. https://orcid.org/0000-0003-4384-6455
  • Marwan Abdul Hameed Ashour قسم الاحصاء، كلية الادارة والاقتصاد، جامعة بغداد، بغداد، العراق. https://orcid.org/0000-0001-8329-2894

DOI:

https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9516

الكلمات المفتاحية:

العنقدة، مقاييس المسافة، عنقدة المتوسطات الضبابية، المنطق الضبابي، الخوارزمية الهجينة

الملخص

          ان الهدف الرئيس من هذه الورقة هو تقديم منهج جديد لمعالجة خوارزمية عنقدة المتوسطات الضبابيةFCM  التي تُعد من اهم واشهر الخوارزميات التي عالجت ظاهرة عدم اليقين في تشكيل العناقيدعلى وفق نسب التداخل، ان من اهم المشكلات التي تواجه هذه الخوارزمية هو اعتمادها بشكل اساسي على مقياس المسافة الاقليدية وبطبيعة الحال هذا المقياس يجعل العناقيد المشكلة تاخذ الشكل الكروي الذي يكون غير قادر على احتواء الحالات المعقدة او المتداخلة، لذا حاولنا من خلال هذه الورقة اقتراح مقياس جديد للمسافة حيث تمكنا من اشتقاق صيغة لتباين العنقود الضبابي ليدخل كوزن على صيغة المسافة الاقليدية علاوة على ذلك تم معالجة حساب مصفوفة التقسيمات من خلال استعمال خوارزمية K-Means وخلق بيئية هجينة بين الخوارزمية الضبابية والخوارزمية الحادة، وللتحقق مما تم عرضه تم استعمال المحاكاة التجريبية ومن ثم تطبيقها على الواقع باستعمال البيانات البيئية للفحص الفيزيائي والكيميائي لمحطات فحص المياه في محافظة البصرة، وقد اثبتت النتائج التجريبية ان مقياس المسافة المقترح (WED) كانت له الافضلية على تحسين عمل خوارزمية HFCM من خلال معيار (Obj_Fun, Iteration, Min_optimization, Good fit clustering and overlap) عندما (k = 2,3)، وبموجب نتائج المحاكاة تم اختيار c = 2 وتشكيل العناقيد للبيانات الحقيقية وتمكنت من ايجاد افضل دالة هدف (23.93، 22.44، 18.83) عند درجات التضبيب (1.2، 2، 2.8) بينما حسب درجة التضبيب (m = 3.6) كانت دالة الهدف لمقاس (ED) هي الاقل ولكن كانت المعايير (  Iter. =2 ، Min_optimization = 0،  ) تؤكد على ان (WED) هي الافضل.

المراجع

Dogruparmak SC, Keskin GA, Yaman S, Alkan A. Using Principal Component Analysis and Fuzzy C–means Clustering for the Assessment of Air Quality Monitoring. Atmos Pollut Res. 2014; 5(4): 656-663. https://doi.org/10.5094/APR.2014.075

Al-Mousa Y, Al-Jasem A, Dahhand ML. Improve the Result of K-Means Algorithms Using Factor Analysis. Res. J. Aleppo Univ. 2015; (16): 1-22. https://www.academia.edu/23149964

Kareem MA, Hamoudi AK, Abdullah AN. Elastic Electron Scattering From 11Li and 12Be Exotic Nuclei in the Framework of the Binary Cluster Model. Iraqi J Sci. 2016; 57(4B): 2664-2676.

Hussein Y, Abdel Jalil S. Proposed KDBSCAN Algorithm for Clustering. Iraqi J Sci. 2018; 59(1A): 173-178. https://doi.org/10.24996/ijs.2018.59.1A.18

Zhao G, Zhang L, Tang C, Hao W, Luo Y. Clustering of AE Signals Collected During Torsional Tests of 3D Braiding Composite Shafts Using PCA and FCM. Compos B Eng. 2019; 161: 547-554. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2018.12.145

Hamed MAR. Application of Surface Water Quality Classification Models Using Principal Components Analysis and Cluster Analysis. J geosci. environ. prot. 2019; 7(6): 26-41. https://doi.org/10.4236/gep.2019.76003

Abbas WA. Genetic Algorithm-Based Anisotropic Diffusion Filter and Clustering Algorithms for Thyroid Tumor Detection. Iraqi J Sci. 2020; 61(5): 1016-1026. https://doi.org/10.24996/ijs.2020.61.5.10

Shiltagh NA, Hussein MA. Data Aggregation in Wireless Sensor Networks Using Modified Voronoi Fuzzy Clustering Algorithm. J Eng. 2015; 21(4): 42-60. https://doi.org/10.31026/j.eng.2015.04.03

Mazhar AN, Naser EF. Hiding the Type of Skin Texture in Mice Based on Fuzzy Clustering Technique. Baghdad Sci J. 2020; 17(3(Suppl.)): 967-972. https://doi.org/10.21123/bsj.2020.17.3(Suppl.).0967

Yaqoob AF, Al-Sarray B. Finding Best Clustering For Big Networks with Minimum Objective Function by Using Probabilistic Tabu Search. Iraqi J Sci. 2019; 60(8): 1837-1845. https://doi.org/10.24996/ijs.2019.60.8.21

Abdul-Samad ST, Kamal S. Image Retrieval Using Data Mining Technique. Iraqi J Sci. 2020; 61(8): 2115-2125. https://doi.org/10.24996/ijs.2020.61.8.26

Yin Y, Sheng Y, Qin J. Interval Type-2 Fuzzy C-means Forecasting Model for Fuzzy Time Series. Appl Soft Comput. 2022 November; 129: 1-7. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109574

Mohammed SK, Taha MM, Taha EM, Mohammad MNA. Cluster Analysis of Biochemical Markers as Predictor of COVID-19 Severity. Baghdad Sci J. 2022; 19(6(Suppl.)): 1423-1429. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.7454

Khouri L, Al-Mufti MB. Assessment of Surface Water Quality Using Statistical Analysis Methods: Orontes River (Case study). Baghdad Sci J. 2022; 19(5): 981-989. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6262

Nawaz M, Qureshi R, Teevno MA, Shahid AR. Object Detection and Segmentation by Composition of Fast Fuzzy C-mean Clustering Based Maps. J Ambient Intell Humaniz Comput. 2023; 14(6): 7173–7188. https://doi.org/10.1007/s12652-021-03570-6

Setiawan KE, Kurniawan A, Chowanda A, Suhartono D. (Eds.). Clustering Models for Hospitals in Jakarta Using Fuzzy C-means and K-means. Procedia Comput Sci.. 2023; 216: 356–363. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.146

Hartigan JA, Wong MA. A K-Means Clustering Algorithm. J R Stat Soc Ser C Appl Stat. 1979; 28(1): 100-108. https://doi.org/10.2307/2346830

Kadhum IJ, Mohammed AS. Classification & Evaluation of Evidence of Deprivation in Iraq (2009) by using Cluster analysis. J Econ Adm Sci. 2015; 21(82): 391-411. https://doi.org/10.33095/jeas.v21i82.630

Ning Z, Chen J, Huang J, Sabo UJ, Yuan Z, Dai Z. WeDIV – An improved k-means clustering algorithm with a weighted distance and a novel internal validation index. Egypt Inform J. 2022; 23(4): 133-144. https://doi.org/10.1016/j.eij.2022.09.002

Ashour MA. Optimum Cost of Transporting Problems with Hexagonal Fuzzy Numbers. J Southwest Jiaotong Univ. 2019; 54(6): 1-7. https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.54.6.10

Arora HD, Naithani AA. New Definition for Quartic Fuzzy Sets with Hesitation Grade Applied to Multi-Criteria Decision-Making Problems Under Uncertainty. Decis. Anal. J. 2023; 7: 1-10. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100239

Murfi H, Rosaline N, Hariadi, N. Deep Autoencoder-Based Fuzzy C-means for Topic Detection. Array. 2022; 13: 1-9. https://doi.org/10.1016/j.array.2021.100124

El-Zaghmouri B, Abu-Zanona M. Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm Modification and Adaptation for Applications and Adaptation for Applications. WCSIT. 2012; 2(1): 42-45.

Javadi S, Rameez M, Dahl M, Pettersson MI. Vehicle Classification Based on Multiple Fuzzy C-Means Clustering Using Dimensions and Speed Features. Procedia Comput Sci.. 2018; 126: 1344–1350. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.085

Hameed SM, Mohammed MB, Attea BA. Fuzzy Based Spam Filtering. Iraqi J Sci. 2015; 56(1B): 506-519.

Goyal LM, Mittal M, Sethi JK. Fuzzy Model Generation Using Subtractive and Fuzzy C-Means Clustering. CSI trans ICT. 2016; 4(2-4): 129–133. https://doi.org/10.1007/s40012-016-0090-3

Oliveira JV, Pedrycz W, editors. Advances in Fuzzy Clustering and its Applications. 1st ed. The Atrium, Southern Gate, Chichester: John Wiley & Sons Ltd; 2007. 454p. https://doi.org/10.1002/9780470061190

Abdulghafoor SA, Mohamed LA. Using Some Metric Distance in Local Density Based on Outlier Detection Methods. J Posit. Psychol. Wellbeing. 2022; 6(1): 189-202.

Ahmad MR, Afzal U. Mathematical Modeling and AI Based Decision Making for COVID-19 Suspects Backed by Novel Distance and Similarity Measures on Plithogenic Hypersoft Sets. Artif Intell Med. 2022; 132: 1-8. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2022.102390

Wierzchon ST, Kłopotek MA. Modern Algorithms of Cluster Analysis. 1Ed ed, Springer, Cham; 2018; 34.

Mota VC, Damasceno FA, Leite DF. Fuzzy Clustering and Fuzzy Validity Measures for Knowledge Discovery and Decision Making in Agricultural Engineering. Comput Electron Agric. 2018; 150: 118-124. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.04.011

التنزيلات

إصدار

القسم

article

كيفية الاقتباس

1.
تحسين خوارزمية عنقدة المتوسطات الضبابية باستعمال مقياس جديد للمسافة الموزون بالانحراف المعياري. Baghdad Sci.J [انترنت]. [وثق 17 مايو، 2024];21(9). موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/9516