基于投票理论的三支聚类分析

谷留全; 柴瑞林; 王平心

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基于投票理论的三支聚类分析

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目前,大多数聚类方法是二支聚类,即每个对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类结果具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类簇中会降低聚类结果精度。而三支聚类是一种重叠聚类方法,它采用核心域和边界域来表示每个类簇,较好地处理了含有不确定性信息对象的类别归属问题,同时有效地降低了决策风险。本文主要介绍一种三支决策聚类模型,并给出基于k-means的三支决策聚类算法作为实例进行分析。首先,通过已有的聚类算法得到相同数据集的不同二支决策聚类结果,然后对聚类成员的类簇标签进行匹配,最后制定投票规则确定样本的类簇归属。通过实验结果分析,本文所提出的聚类方法的聚类结果在各聚类性能度量指标上有了明显的提升。

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来源
《计算机科学与应用》 |2019年第12期|P.2349-2356|共8页
作者
谷留全; 柴瑞林; 王平心;
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作者单位

江苏科技大学理学院江苏镇江;

江苏科技大学理学院江苏镇江;

江苏科技大学理学院江苏镇江;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
K-Means; 三支聚类; 标签匹配; 投票规则;

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