维度概率摘要模型及其层次聚类算法

发布时间：2019-07-31 10:11

【摘要】：提出一种维度概率摘要模型,将聚类产生的簇摘要信息采用各维度的概率分布来表示;定义点簇相似度、簇簇相似度等相似性度量方法;提出一种基于维度概率摘要模型的凝聚层次聚类算法.实验分析发现,所提模型和算法能够产生高质量的聚类,能够避免噪声点的影响并发现离群点,能够自动发现聚类,算法稳定可靠且对高维数据集聚类效果很好.
[Abstract]:In this paper, a dimensional probability summary model is proposed, in which the cluster summary information generated by clustering is represented by the probability distribution of each dimension; the similarity measures such as point cluster similarity and cluster similarity are defined; and a condensed hierarchical clustering algorithm based on dimensional probability summary model is proposed. The experimental analysis shows that the proposed model and algorithm can produce high quality clustering, avoid the influence of noise points and find outliers, and can automatically find clustering. The algorithm is stable and reliable and has a good effect on high-dimensional data clustering.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;温州职业技术学院信息技术系;
【基金】：水利部公益性行业科研专项基金项目(201401044) 国家科技支撑计划子课题项目(2012BAD10B0101)
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2521254