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摘要:
目前,大多数聚类方法是二支聚类,即对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类的结果必须具有清晰的边界.然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类中将降低聚类结果的结构和精度.三支聚类是一种重叠聚类,它采用核心域和边界域来表示每个类别,较好地处理了具有不确定性对象的聚类问题.提出了一种使用样本邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法.该方法利用二支聚类的结果和每个类中元素的邻域是否完全包含在该类中来对集合进行收缩,同时利用不在该类中的元素的邻域是否与该类有交集来进行扩张.收缩的区域称为核心域,扩张域和核心域的差集称为边界域.在UCI数据集上的实验结果显示,该方法在提高聚类结果的结构和F1值方面有较好的效果.
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文献信息
篇名 基于动态邻域的三支聚类分析
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 三支聚类 邻域 K-means聚类 谱聚类
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017
研究方向 页码范围 62-66,89
页数 6页 分类号 TP391
字数 4472字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨习贝 江苏科技大学计算机科学学院 86 555 13.0 20.0
2 王平心 江苏科技大学理学院 40 47 4.0 5.0
4 米据生 河北师范大学数学与信息科学学院 59 764 10.0 27.0
5 刘强 江苏科技大学计算机科学学院 8 68 3.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
三支聚类
邻域
K-means聚类
谱聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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