發(fā)布時間：2018-11-10 08:39

【摘要】：在數(shù)據(jù)挖掘中由于每個數(shù)據(jù)對象對于知識發(fā)現(xiàn)的作用是不同的,為了區(qū)分這些相異之處,給每個對象賦予一定量的值,因此在PAM聚類算法的基礎(chǔ)上提出一種W-PAM(Weight Partitioning Around Medoids)聚類算法,它為簇中數(shù)據(jù)對象加入權(quán)重來提高算法的準(zhǔn)確率,此外利用數(shù)據(jù)對象間的關(guān)聯(lián)限制能夠提高聚類算法的效果。探討了一種W-PAM算法與關(guān)聯(lián)限制相結(jié)合的限制聚類算法,該算法同時擁有W-PAM算法和關(guān)聯(lián)限制的優(yōu)點。實驗結(jié)果證明,W-PAM的限制聚類算法可以更有效地利用所給的關(guān)聯(lián)限制來改善聚類效果,提高算法的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In data mining, because each data object plays a different role in knowledge discovery, in order to distinguish these differences, each object is given a certain amount of value. Therefore, based on the PAM clustering algorithm, a W-PAM (Weight Partitioning Around Medoids) clustering algorithm is proposed, which adds weights to the data objects in the cluster to improve the accuracy of the algorithm. In addition, the effect of clustering algorithm can be improved by using association restriction between data objects. This paper discusses a constrained clustering algorithm which combines W-PAM algorithm with association restriction. This algorithm has the advantages of both W-PAM algorithm and association limitation. The experimental results show that W-PAM 's restricted clustering algorithm can improve the clustering effect and improve the accuracy of the algorithm by using the association constraints more effectively.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61402241,61572260,61373017,61572261,61472192) 江蘇省科技支撐計劃(BE2015702)資助
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2321946