@Article{, title={Comparisons between Automatic and Non-Automatic Clustering Algorithms مقارنة بين خوارزميات العنقده الآلية وخوارزميات العنقده غير الآلية}, author={Jassim T. Sarsoh & Kadhem M. Hashim & Firas S. Miften}, journal={Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة}, volume={4}, number={1}, pages={221-227}, year={2014}, abstract={This paper presents a comparative study between two famous types of clustering algorithms. These types are the automatic and non-automatic clustering algorithms. The comparisons concerned some different criteria such as: dataset size, clusters number, execution time, results quality and accuracy. An effective automatic clustering algorithm is chosen as a sample for the automatic clustering techniques, while the well-known partitional K-Means clustering algorithm is taken as a sample for the non-automatic clustering techniques. The two chosen algorithms are implemented on the same database (ORL) concerning the human face images. Some conclusions are extracted to the performance of this implementation. MATLAB version (R2010a) is used to achieve the purpose of this paper.

البحث الحالي يعرض دراسة مقارنة بين نوعين من خوارزميات العنقده، هذان النوعان هما: خوارزميات العنقده الآلية وخوارزميات العنقده غير الآلية. المقارنات المستخدمة في هذا البحث تخص بعض المعايير والضوابط مثل حجم البيانات، عدد العناقيد، زمن المعالجة، دقة النتائج. اختيرت خوارزمية عنقده ذاتية كفوءه كنموذج لخوارزميات العنقده الآلية بينما اختيرت خوارزمية K-means كنموذج لخوارزميات العنقده غير الآلية. نفذت الخوارزميتان المختارتان على نفس قاعدة البيانات وهي ORL التي تخص الوجوه البشرية وتم استخراج بعض المقارنات والاستنتاجات المفيدة بعد تنفيذ الخوارزميتين على قاعدة البيانات المذكورة أنفا.استخدمت لغة ماتلاب الإصدار (R2010a) لانجاز الهدف من البحث} }