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基于K-medoids聚类算法的多源信息数据集成算法
被引量：
4
1
作者
祝鹏
郭艳光
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期665-670,共6页
针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再...
针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再利用特点参数判定数据属于源域还是目标域;然后将集成算法聚类转化为多样化的域值标记问题,使数据具有聚类特性后,再分别计算源域和目标域中待集成数据间的权重因子,利用权重因子覆盖特性判定二者间的交互信息量,对信息量较高的数据进行集成,以确保集成的成功率.仿真实验结果表明,该算法无论是在稳定、数目较少的数据集,还是在紊乱、数目较多较杂的数据集下,都能实现高效集成,并且二次集成次数较少,整体耗用较低.
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关键词
K-medoids聚类算法
多源数据
源域
目标域
交互信息量
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题名
基于K-medoids聚类算法的多源信息数据集成算法
被引量：
4
1
作者
祝鹏
郭艳光
机构
内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2023年第3期665-670,共6页
基金
内蒙古自治区科技重大专项课题项目(批准号:2021SZD0012-1)
内蒙古自治区科技计划项目(批准号:2020GG0033)
+1 种基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(批准号:NJZY20055)
内蒙古自治区哲学社会科学规划项目(批准号:2020NDC067).
文摘
针对因多源信息数据源域相似性较低、不易确定导致的集成难度较大问题,提出一种基于K-medoids聚类算法的集成方法.先将多源数据的聚类过程视为迁移学习过程,确定初始样本的权重值,记录训练样本每次迭代时权重和损失期望值的学习特点,再利用特点参数判定数据属于源域还是目标域;然后将集成算法聚类转化为多样化的域值标记问题,使数据具有聚类特性后,再分别计算源域和目标域中待集成数据间的权重因子,利用权重因子覆盖特性判定二者间的交互信息量,对信息量较高的数据进行集成,以确保集成的成功率.仿真实验结果表明,该算法无论是在稳定、数目较少的数据集,还是在紊乱、数目较多较杂的数据集下,都能实现高效集成,并且二次集成次数较少,整体耗用较低.
关键词
K-medoids聚类算法
多源数据
源域
目标域
交互信息量
Keywords
K-medoids
clustering
algorithm
multi-source
data
source
domain
target
domain
amount
of
interactive
information
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-medoids聚类算法的多源信息数据集成算法
祝鹏
郭艳光
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2023
4
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