一种数据挖掘中的W-PAM限制聚类算法

发布时间：2018-11-10 08:39

【摘要】：在数据挖掘中由于每个数据对象对于知识发现的作用是不同的,为了区分这些相异之处,给每个对象赋予一定量的值,因此在PAM聚类算法的基础上提出一种W-PAM(Weight Partitioning Around Medoids)聚类算法,它为簇中数据对象加入权重来提高算法的准确率,此外利用数据对象间的关联限制能够提高聚类算法的效果。探讨了一种W-PAM算法与关联限制相结合的限制聚类算法,该算法同时拥有W-PAM算法和关联限制的优点。实验结果证明,W-PAM的限制聚类算法可以更有效地利用所给的关联限制来改善聚类效果,提高算法的准确率。
[Abstract]:In data mining, because each data object plays a different role in knowledge discovery, in order to distinguish these differences, each object is given a certain amount of value. Therefore, based on the PAM clustering algorithm, a W-PAM (Weight Partitioning Around Medoids) clustering algorithm is proposed, which adds weights to the data objects in the cluster to improve the accuracy of the algorithm. In addition, the effect of clustering algorithm can be improved by using association restriction between data objects. This paper discusses a constrained clustering algorithm which combines W-PAM algorithm with association restriction. This algorithm has the advantages of both W-PAM algorithm and association limitation. The experimental results show that W-PAM 's restricted clustering algorithm can improve the clustering effect and improve the accuracy of the algorithm by using the association constraints more effectively.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61402241,61572260,61373017,61572261,61472192) 江苏省科技支撑计划(BE2015702)资助
【分类号】：TP311.13

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