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一种面向不完备信息系统的集对k‑means聚类算法
被引量：
6
1
作者
张春英
高瑞艳
+4 位作者
刘凤春
王佳昊
陈松
冯晓泽
任静
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第4期613-629,共17页
针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means(Set pair k-means,SPKM)聚类算法。首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法...
针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means(Set pair k-means,SPKM)聚类算法。首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法,并将该度量方法运用到k-means算法中,得到初步聚类结果;随后,对于同时属于多个类的样本,将其分配到相应类的边界域,对于只属于一个类的样本,将其分配到相应类的正同域或边界域,其中聚类结果由肯定属于该类簇的正同域、可能属于该类簇的边界域以及肯定不属于该类簇的负反域3个部分共同表示;最后通过选取UCI数据库中的6个数据集与4种对比算法进行实验评价。实验结果表明,SPKM算法在准确率、F1值、Jaccard系数、FMI和ARI等指标上均具有良好的聚类性能。
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关键词
集
对
信息粒
不完备信息
k‑means
集
对
距离
度量
集
对
k‑means聚类
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职称材料
题名
一种面向不完备信息系统的集对k‑means聚类算法
被引量：
6
1
作者
张春英
高瑞艳
刘凤春
王佳昊
陈松
冯晓泽
任静
机构
华北理工大学理学院
华北理工大学迁安学院
河北省数据科学与应用重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第4期613-629,共17页
基金
河北省自然科学基金(F2018209374,F2016209344)资助项目。
文摘
针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means(Set pair k-means,SPKM)聚类算法。首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法,并将该度量方法运用到k-means算法中,得到初步聚类结果;随后,对于同时属于多个类的样本,将其分配到相应类的边界域,对于只属于一个类的样本,将其分配到相应类的正同域或边界域,其中聚类结果由肯定属于该类簇的正同域、可能属于该类簇的边界域以及肯定不属于该类簇的负反域3个部分共同表示;最后通过选取UCI数据库中的6个数据集与4种对比算法进行实验评价。实验结果表明,SPKM算法在准确率、F1值、Jaccard系数、FMI和ARI等指标上均具有良好的聚类性能。
关键词
集
对
信息粒
不完备信息
k‑means
集
对
距离
度量
集
对
k‑means聚类
Keywords
set pair information granule
incomplete information
k‑means
set pair distance measurement
set pair k‑means clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向不完备信息系统的集对k‑means聚类算法
张春英
高瑞艳
刘凤春
王佳昊
陈松
冯晓泽
任静
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020
6
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参考文献
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