| 一种两阶段的限制层次聚类算法 |
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| 引用本文： | 何振峰.一种两阶段的限制层次聚类算法[J].计算机工程与科学,2006,28(7):70-72. |
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| 作者姓名： | 何振峰 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002 |
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| 摘 要： | 基于数据对象间的关联限制定义了类间关联系数,本文提出了两阶段的限制层次聚类算法TCCL.算法分为两个阶段,第一阶段主要依据数据对象的自然分布,基于数据对象间的距离把它们合并入一个个小类;在第二阶段,依据背景知识,基于类间关联系数来实现小类的进一步合并.一些实际数据集的实验结果表明,TCCL可以比较有效地利用所给关联限制来改善聚类效果.
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| 关 键 词： | 聚类分析 半监督学习 层次聚类 |
| 文章编号： | 1007-130X(2006)07-0070-03 |
| 修稿时间： | 2005年1月17日 |
A Two-Stage Algorithm for Constrained Hierarchical Clustering |
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| HE Zhen-feng.A Two-Stage Algorithm for Constrained Hierarchical Clustering[J].Computer Engineering & Science,2006,28(7):70-72. |
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| Authors: | HE Zhen-feng |
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| Abstract: | Based upon the instance-level constraint, the class-level constraint coefficient （CCC） is defined. And a twostage constrained hierarchical algorithm TCCL is presented. During the first stage, different classes will be merged according to data objects＇ natural distribution. During the next stage, cl lasses will be merged based upon the CCC. Experiments on some real-world datasets demonstrate that TCCL can utilize constraints rather effectively |
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| Keywords: | clustering analysis semi-supervised learning hierarchical clustering |
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