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OPHCLUS:基于序关系保持的层次聚类算法
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:《山东大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学计算机学院,江苏徐州221008, [2]北京大学信息科学技术学院智能科学系视觉与听觉国家重点实验室,北京100871
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA12Z217); 中国矿业大学科技基金资助项目(OD080313)
中文摘要:

引入序关系保持的思想,即层次聚类的簇间距离度量应该能够最大限度地维护样本点间的原始距离排序关系。定义了样本点对序关系的概念和序关系损失度量,证明了序关系损失度量可用做聚类的目标准则函数和聚类结果质量的评价标准。利用序关系损失的概念扩展出两种簇间距离度量,实现了基于序关系保持的层次聚类算法(order-preserving based hierarchical clustering algorithm,OPHCLUS)。实验仿真证明了OPHCLUS对聚类质量提升的有效性。

英文摘要:

The idea of maintaining order relation was proposed,i.e.,the original order of distance between samples should be preserved by the inter-cluster measurement of hierarchical clustering as far as possible.Based on this idea,the notion of order relation of sample's pair and the loss measurement of order relation was defined,which could be used as the objective criteria function of clustering and the validity standard of consequent clusters.Furthermore,two kinds of distance measurement from the loss of order relation were extended,i.e.,inter-cluster adjusted distance and inter-cluster 0-1 weighted distance,and an order-preserving based hierarchical clustering algorithm was implemented by using these two measurements.Experimental simulation demonstrated the improvement in the clustering quality.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6258