楼主: 人工智能-AI
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结合限制的分隔模型及K-Means算法 [推广有奖]

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人工智能-AI 在职认证  发表于 2017-10-28 06:00:06 |AI写论文

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摘要：将数据对象间的关联限制与K-means算法结合可以取得较好的效果,但由于划分是由K个中心决定的,每一类仅由一个中心决定,分隔的表示方法限制了算法效果的进一步提高.基于数据对象间的两类限制,定义了数据对象和集合间的两类关联,以及集合间的3类关联,在此基础上给出了结合限制的分隔模型.在模型中,基于集合间的正关联,多个子集中心可以用来表示同一类,使划分的表示可以更为灵活、精细.基于此模型,给出了相应的算法CKS(constrainedK-meanswith subsets)来生成结合限制的分隔.对3个UCI数据集的实验结果显示:在准确率及健壮性上,CKS显著优于另一个结合关联限制的K-means类算法COP-K-means,与另一个代表性的算法CCL相比,也有相当优势;在时间代价上,CKS也有一定优势.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96857X/200505/15677486.html

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关键词：k-means means mean ans Constrained 聚类分析 限制聚类 半监督学习 背景知识 机器学习

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