基于层次聚类的三支决策移动策略

治略是三支决策TAO模型中的一个重要步骤,是实现对象移动的重要手段。通过实施策略,促使对象从不利区域移动到有利区域。近年来,对于治略方面的研究,学者们提出了两种移动策略,一种是基于区域的移动,另一种是基于对象的移动。然而,这两种移动策略都是从单层次的角度分析和制定移动策略,并未从多层次上考虑移动策略的制定。因此,为了制定多个层次上的移动策略,文中引入层次聚类,提出了一种基于层次聚类的三支决策移动策略模型。首先,使用层次聚类,将不利区域中的对象划分成不同的层次,每一层次上的聚类结果不同。然后,根据全局属性值频率最高准则,为每个层次中的簇制定一个移动策略,不同的簇有不同的移动策略。此外,文中还利用移动过程中产生的收益和代价,对不同层次上的移动策略进行评估。最后,实验结果证明了所提模型的有效性。     

基于三支决策的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

多视图子空间聚类是一种从子空间中学习所有视图共享的统一表示, 挖掘数据潜在聚类结构的方法. 作为一种处理高维数据的聚类方法, 子空间聚类是多视图聚类领域的研究热点之一. 多视图低秩稀疏子空间聚类是一种结合了低秩表示和稀疏约束的子空间聚类方法. 该算法在构造亲和矩阵过程中, 利用低秩稀疏约束同时捕捉了数据的全局结构和局部结构, 优化了子空间聚类的性能. 三支决策是一种基于粗糙集模型的决策思想, 常被应用于聚类算法来反映聚类过程中对象与类簇之间的不确定性关系. 本文基于三支决策的思想, 设计了一种投票制度作为决策依据, 将其与多视图稀疏子空间聚类组成一个统一框架, 从而形成一种新的算法. 在多个人工数据集和真实数据集上的实验表明, 该算法可提高多视图聚类的准确性.