为了克服单一聚类算法的不足,将粒度计算与聚类算法相结合,提出基于聚合网络的变粒度二次聚类方法(twice clustering method based on the variable granularity and clustering network,VGTC)。首次聚类的目的是寻找合适的聚合粒层,以...为了克服单一聚类算法的不足,将粒度计算与聚类算法相结合,提出基于聚合网络的变粒度二次聚类方法(twice clustering method based on the variable granularity and clustering network,VGTC)。首次聚类的目的是寻找合适的聚合粒层,以发现数据的局部结构,二次聚类在此基础之上完成对论域的聚类操作。创新之处在于依据聚类算法参数的改变来调整聚类的粒度,通过粒度计算将两种聚类算法的优点融合在一起。以基于k均值与层次聚类算法的变粒度自适应二次聚类方法(Twice clustering adaptive method of variable granulation based on k-means and hierarchical clustering algorithms,KHVGTC)为例,从理论和实验验证了VGTC算法的准确率和效率。展开更多
文摘为了克服单一聚类算法的不足,将粒度计算与聚类算法相结合,提出基于聚合网络的变粒度二次聚类方法(twice clustering method based on the variable granularity and clustering network,VGTC)。首次聚类的目的是寻找合适的聚合粒层,以发现数据的局部结构,二次聚类在此基础之上完成对论域的聚类操作。创新之处在于依据聚类算法参数的改变来调整聚类的粒度,通过粒度计算将两种聚类算法的优点融合在一起。以基于k均值与层次聚类算法的变粒度自适应二次聚类方法(Twice clustering adaptive method of variable granulation based on k-means and hierarchical clustering algorithms,KHVGTC)为例,从理论和实验验证了VGTC算法的准确率和效率。
