一种面向非平衡数据的多簇IB算法

• 作者: 叶阳东 娄铮铮 江鹏
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 IB算法 非平衡数据 多簇 簇合并
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 245-250
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 7152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.7.044

摘要

信息瓶颈(Information Bottleneck,IB)方法在处理非平衡数据集时,倾向于将大簇中的数据对象划分到数据规模较小的小簇中,造成了聚类效果不理想的问题.针对该问题,提出了一种面向非平衡数据的多簇信息瓶颈算法(McIB).McIB算法采用向下抽样方法来降低非平衡数据集的倾斜度,使用先划分再学习后合并的策略来优化IB算法处理非平衡数据的合并抽取过程.整个算法包含3步:首先根据分离标准来确定抽样比例参数;然后对数据进行初步的聚类,生成可信赖的多个簇;最后再利用簇之间的相似性对簇进行合并,组织多个簇代表每个实际的簇来得到最终的聚类结果.实验结果表明:所提算法能够有效地解决IB方法在非平衡数据集上的“均匀效应”问题;与其他聚类算法相比,McIB算法的性能更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶阳东	郑州大学信息工程学院	69	612	14.0	22.0
2	娄铮铮	郑州大学信息工程学院	12	89	5.0	9.0
3	江鹏	郑州大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0