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基于离群点识别的聚类结果属性特征簇发现
被引量:
1
1
作者
陈英
顾国昌
吕天阳
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期312-317,共6页
对聚类结果的理解有助于评价聚类效果,可以据此调整聚类过程,更高效地使用聚类结果.但是,聚类结果的理解仍然是一个尚未解决的问题.提出了基于离群点识别技术分析任意聚类算法的聚类结果,发现了聚类结果属性特征簇的方法;提出一种基于...
对聚类结果的理解有助于评价聚类效果,可以据此调整聚类过程,更高效地使用聚类结果.但是,聚类结果的理解仍然是一个尚未解决的问题.提出了基于离群点识别技术分析任意聚类算法的聚类结果,发现了聚类结果属性特征簇的方法;提出一种基于不相似性比值的离群点识别算法.通过对全部数据簇的属性描述进行离群点分析,发现各数据簇的特征属性,实现对聚类结果的理解.所提方法适用于任意聚类算法结果的分析.对UCI的iris、ZOO和Housing数据集的采用X-means、Frozen和DBScan算法的聚类结果进行聚类结果分析,实验表明所提方法较成功地发现了不同聚类算法的属性特征簇,有助于对聚类结果的深入理解.
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关键词
聚类
属性特征
簇
数据簇分析
离群点识别
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题名
基于离群点识别的聚类结果属性特征簇发现
被引量:
1
1
作者
陈英
顾国昌
吕天阳
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期312-317,共6页
基金
高等学校博士学科点基金资助项目(20070217043)
哈尔滨工程大学基础研究基金资助项目(HEUFT05007)
文摘
对聚类结果的理解有助于评价聚类效果,可以据此调整聚类过程,更高效地使用聚类结果.但是,聚类结果的理解仍然是一个尚未解决的问题.提出了基于离群点识别技术分析任意聚类算法的聚类结果,发现了聚类结果属性特征簇的方法;提出一种基于不相似性比值的离群点识别算法.通过对全部数据簇的属性描述进行离群点分析,发现各数据簇的特征属性,实现对聚类结果的理解.所提方法适用于任意聚类算法结果的分析.对UCI的iris、ZOO和Housing数据集的采用X-means、Frozen和DBScan算法的聚类结果进行聚类结果分析,实验表明所提方法较成功地发现了不同聚类算法的属性特征簇,有助于对聚类结果的深入理解.
关键词
聚类
属性特征
簇
数据簇分析
离群点识别
Keywords
clustering
attribute features cluster
cluster analysis
outlier detection
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于离群点识别的聚类结果属性特征簇发现
陈英
顾国昌
吕天阳
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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