基于ε邻域的三支决策聚类分析 |
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作者姓名: | 刘强 施虹 王平心 杨习贝 |
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作者单位: | 江苏科技大学 计算机学院,江苏 镇江 212003;江苏科技大学 理学院,江苏 镇江 212003;河北师范大学 数学与信息科学学院,石家庄 050024 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省高等学校自然科学研究项目 |
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摘 要: | 传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域中延迟决策,可以有效地降低决策风险。利用数学形态学中膨胀与腐蚀的思想,提出了一种使用样本的ε邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法在二支聚类的结果上,利用每个类中元素的ε邻域收缩得到核心域,扩张得到边界域。在UCI数据集上的实验结果显示该方法可以降低聚类结果的DBI,提高聚类结果的平均轮廓系数和准确率。
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关 键 词: | 三支聚类 邻域 K-MEANS聚类 k-medoid聚类 FUZZY c-means聚类 |
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