基于共现概率的三支聚类模型

花遇春; 赵燕; 马建敏

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三支聚类对不确定对象引入了边界域,可以有效解决传统二支聚类方法中由于信息不完整而导致划分不准确的问题。如何获得三支聚类的核心域和边界域是目前研究三支聚类的重点之一。该文将共现概率与三支聚类相结合,提出了基于共现概率的三支聚类模型。首先,基于朴素贝叶斯确定两样本的共现概率;其次,给出了基于共现概率的相似关系及其粗糙集的下、上近似,获得三支聚类的核心域和边界域;最后,在UCI数据集上的实验结果显示,该方法提高了聚类精度,验证了其可行性。

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来源
《西北大学学报：自然科学版》 |2022年第5期|797-804|共8页
作者
花遇春; 赵燕; 马建敏;
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作者单位

长安大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
K-Means聚类; 三支聚类; 共现概率; 朴素贝叶斯; 相似关系;

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