Resumen

Este documento propone un algoritmo de agrupamiento novedoso y eficiente para funciones de densidad de probabilidad basado en -medoids. Además, se sugiere un esquema para seleccionar los medoids iniciales potentes, lo que acelera significativamente el tiempo de cálculo. Asimismo, se presenta una prueba general de convergencia del algoritmo propuesto. La efectividad y viabilidad del algoritmo propuesto se verifican y comparan con varios algoritmos existentes a través de conjuntos de datos artificiales y reales en términos de índice de Rand ajustado, tiempo de cálculo y número de iteraciones. Los resultados numéricos revelan un rendimiento sobresaliente del algoritmo propuesto, así como sus posibles aplicaciones en la vida real.

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Agrupamiento; Funciones de densidad de probabilidad; Medoides; Convergencia; Tiempo computacional
• Keywords:Proposed algorithm; Clustering; Probability density functions; Medoids; Convergence; Computational time