Table 2.

The comparison of three algorithms on different cluster numbers.

Algorithm	Cluster number	Precision	Recall	Pvalue	F-measure
FCM	10	0.0339	0.5814	0.2256	0.0641
IFC	10	0.3095	0.0606	0.3231	0.1014
ABC-IFC	10	0.6444	0.8373	0.2226	0.7283
FCM	20	0.0409	0.5269	0.4166	0.0759
IFC	20	0.2924	0.1074	0.3383	0.1571
ABC-IFC	20	0.5741	0.6156	0.1964	0.5941
FCM	30	0.0499	0.5080	0.3753	0.0909
IFC	30	0.3525	0.0883	0.3555	0.1412
ABC-IFC	30	0.5647	0.6789	0.1667	0.6166
FCM	40	0.0581	0.5006	0.3322	0.1041
IFC	40	0.3288	0.1288	0.3253	0.1851
ABC-IFC	40	0.5559	0.5691	0.1698	0.5624
FCM	50	0.0624	0.4905	0.3405	0.1107
IFC	50	0.3010	0.1172	0.2907	0.1687
ABC-IFC	50	0.5933	0.6452	0.1094	0.6182
FCM	60	0.0675	0.4960	0.5303	0.1188
IFC	60	0.2628	0.2236	0.2893	0.2416
ABC-IFC	60	0.5254	0.7253	0.0510	0.6094
FCM	70	0.0765	0.4920	0.4147	0.1324
IFC	70	0.2671	0.1343	0.2456	0.1787
ABC-IFC	70	0.5984	0.6864	0.0720	0.6394
FCM	80	0.0831	0.4864	0.3930	0.1419
IFC	80	0.3057	0.1777	0.2171	0.2248
ABC-IFC	80	0.5665	0.8331	0.0954	0.6744
FCM	90	0.0894	0.4861	0.4670	0.1510
IFC	90	0.2900	0.2068	0.2246	0.2414
ABC-IFC	90	0.6034	0.7331	0.0561	0.6620
FCM	100	0.0938	0.4829	0.4597	0.1571
IFC	100	0.3136	0.1899	0.2279	0.2366
ABC-IFC	100	0.6081	0.6416	0.0508	0.6244
FCM	110	0.1015	0.3337	0.3986	0.1557
IFC	110	0.3666	0.1956	0.2242	0.2551
ABC-IFC	110	0.6032	0.6785	0.0656	0.6386
FCM	120	0.1073	0.4801	0.3685	0.1754
IFC	120	0.3193	0.1840	0.1903	0.2335
ABC-IFC	120	0.5873	0.6637	0.0479	0.6232
FCM	130	0.1124	0.4819	0.2595	0.1823
IFC	130	0.2813	0.1849	0.1577	0.2231
ABC-IFC	130	0.6118	0.6734	0.0825	0.6411
FCM	140	0.1192	0.4763	0.4354	0.1907
IFC	140	0.2818	0.2373	0.2576	0.2576
ABC-IFC	140	0.5622	0.7579	0.0750	0.6455
FCM	150	0.1303	0.4793	0.4354	0.2049
IFC	150	0.2759	0.1886	0.2456	0.2240
ABC-IFC	150	0.7491	0.7537	0.0830	0.7514