This article proposes the new crite

This article proposes the new criterion called SCD in clustering for discrete elements in
hierarchical approach, non-hierarchical approach and clustering with given SCD. This criterion
is also used in the algorithm to determine the suitable number of clusters and in fuzzy clustering.The numerical examples prove that clustering with SCD criterion gives better results than current methods do. The written Matlab programs had supported effectively for practical
problems. The coming, we will reseach to apply these results for data-mining, searching,
filtering and detecting virus, especially.

Kết quả (Việt) 1:

Bài viết này đề xuất các tiêu chí mới được gọi là SCD clustering cho các yếu tố rời rạc trongphương pháp tiếp cận phân cấp, phương pháp tiếp cận không phân cấp và clustering với cho SCD. Tiêu chuẩn nàycũng được sử dụng trong các thuật toán để xác định số lượng thích hợp các cụm và cụm mờ. Ví dụ số chứng minh rằng cụm với SCD tiêu chí mang lại cho kết quả tốt hơn so với hiện tại phương pháp. Matlab viết các chương trình có hỗ trợ hiệu quả thiết thựcvấn đề. Sắp tới, chúng tôi sẽ reseach để áp dụng các kết quả cho khai thác dữ liệu, tìm kiếm,lọc và phát hiện các virus, đặc biệt là.

Kết quả (Việt) 2:

Bài viết này đề xuất các tiêu chuẩn mới được gọi là SCD trong phân nhóm cho các yếu tố rời rạc trong
cách tiếp cận phân cấp, cách tiếp cận không phân cấp và phân nhóm với SCD nhất định. Tiêu chí này
cũng được sử dụng trong các thuật toán để xác định số lượng thích hợp của các cụm và trong clustering.The mờ ví dụ bằng số chứng minh rằng phân nhóm với tiêu chí SCD cho kết quả tốt hơn so với các phương pháp hiện thời. Các chương trình Matlab viết đã hỗ trợ hiệu quả cho thực tế
vấn đề. Việc sắp tới, chúng tôi sẽ Nghiên cứu để áp dụng những kết quả khai thác dữ liệu, tìm kiếm,
lọc và phát hiện virus, đặc biệt là.