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02.01.2020 | Methodologies and Application | Ausgabe 15/2020

Soft Computing 15/2020

A new initialization and performance measure for the rough k-means clustering

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 15/2020
Autoren:
Vijaya Prabhagar Murugesan, Punniyamoorthy Murugesan
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

A new initialization algorithm is proposed in this study to address the issue of random initialization in the rough k-means clustering algorithm refined by Peters. A new means to choose appropriate zeta values in Peters algorithm is proposed. Also, a new performance measure S/O [within-variance (S)/total-variance (O)] index has been introduced for the rough clustering algorithm. The performance criteria such as root-mean-square standard deviation, S/O index, and running time complexity are used to validate the performance of the proposed and random initialization with that of Peters. In addition, other popular initialization algorithms like k-means++, Peters Π, Bradley, and Ioannis are also herein compared. It is found that our proposed initialization algorithm has performed better than the existing initialization algorithms with Peters refined rough k-means clustering algorithm on different datasets with varying zeta values.

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