一种三支决策软增量聚类算法 |
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作者姓名: | 张聪 于洪 |
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作者单位: | 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室; |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61379114,61272060);重庆市自然科学基金资助项目(cstc2013jcyjA40063) |
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摘 要: | 已有的大多数聚类算法都假设数据集保持不变,然而,很多应用中数据集是会随时间变化的。为此,提出了一种新的三支决策软增量聚类算法。采用区间集的形式表示类簇,区间集的上界、边界与下界就对应着三支决策产生的正域、边界域和负域,并提出了一种基于代表点的初始聚类算法。采用同样的方式对新增数据集进行一次预聚类,以消除数据处理顺序对最终聚类结果产生的影响。为了快速查找新增数据的相似区域,建立了代表点搜索树,并且给出了查找和更新搜索树的策略。运用三支决策策略完成增量聚类。实验结果表明提出的增量聚类算法是有效的。
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关 键 词: | 增量聚类 软聚类 搜索树 三支决策 |
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