| 一种特征加权的聚类算法框架 |
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| 引用本文： | 高滢,刘大有,徐益.一种特征加权的聚类算法框架[J].计算机科学,2008,35(10):152-154. |
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| 作者姓名： | 高滢 刘大有 徐益 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012
2. 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春,130012 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，吉林省科技发展计划，欧盟项目TH/Asia Link/010 |
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| 摘 要： | 为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架.该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数.欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架.基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性.
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| 关 键 词： | 聚类算法框架 特征加权 基于距离的聚类 基于密度的聚类 |
Framework of Feature Weighted Clustering Algorithm |
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| GAO Ying,LIU Da-you,XU Yi.Framework of Feature Weighted Clustering Algorithm[J].Computer Science,2008,35(10):152-154. |
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| Authors: | GAO Ying LIU Da-you XU Yi |
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| Affiliation: | GAO Ying LIU Da-you XU Yi(College of Computer Science , Technology,Jilin University,Changchun 130012,China)(Key Laboratory of Symbolic Computation , Knowledge Engineering of Ministry of Education,China) |
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| Abstract: | To consider the particular contributions of different features and apply supervised feature ranking methods to unsupervised classification,a framework of feature weighted clustering algorithm was proposed,which executes a clustering algorithm firstly,and then according to the results of clustering,learns feature weights using supervised feature ranking methods,and according the new feature weights executes the clustering algorithm again,this procedure iterates until convergence or maximum iteration times.Di... |
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| Keywords: | Clustering algorithm framework Feature weighted Distance-based clustering Density-based clustering |
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