异构数据的结构熵聚类算法

• 作者: 李志华 王士同 陈孟涛 陈秀宏 顾言
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 异构数据 相异性度量 聚类线索 结构熵 聚类算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 171-174
• 分类号: TP393
• 字数: 5783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.02.039

摘要

研究了语义数据的聚类问题,提出了一种基于样本内在结构的结构熵聚类SEC算法.通过给出语义属性相异性度量测度的新定义,挖掘蕴含于数据样本中的结构信息,提出了一种根据结构信息计算样本信息熵的优化方法,即通过熵来确定样本的聚类中心,从而完成样本的聚类,并把此方法向异构数据进行了拓展.SEC算法能实现不平衡数据的聚类,能自动确定初始类中心和聚类数目,具有无需迭代、效率高和相当的鲁棒性优势.实验表明,算法是有效的,与文献中的已有方法相比,聚类准确率得到显著提高,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	李志华	江南大学信息工程学院	69	263	8.0	13.0
3	顾言	江南大学信息工程学院	2	8	1.0	2.0
4	陈孟涛	江南大学信息工程学院	2	9	2.0	2.0
5	陈秀宏	江南大学数字传媒学院	90	480	12.0	17.0