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基于证据理论的三向密度峰值聚类
1
作者
赵乌吉斯古楞
凃云杰
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期264-273,共10页
为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最...
为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最可能的聚类中,从而有效地避免了密度峰值聚类算法中错误标签的传播。在多个数据集上的实验对比结果表明,提出的方法能够有效避免聚类标签错误传播,并且实现了较高的聚类精度。
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关键词
密度峰值聚类
标签错误传播
三向理论
证据理论
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题名
基于证据理论的三向密度峰值聚类
1
作者
赵乌吉斯古楞
凃云杰
机构
呼伦贝尔学院计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期264-273,共10页
基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2017MS(LH)0682)
呼伦贝尔学院科学技术研究项目(2018JYYB06,2019KCZD01)。
文摘
为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最可能的聚类中,从而有效地避免了密度峰值聚类算法中错误标签的传播。在多个数据集上的实验对比结果表明,提出的方法能够有效避免聚类标签错误传播,并且实现了较高的聚类精度。
关键词
密度峰值聚类
标签错误传播
三向理论
证据理论
Keywords
Density peak clustering
Label error propagation
Three-way theory
Evidence theory
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于证据理论的三向密度峰值聚类
赵乌吉斯古楞
凃云杰
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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