检索结果-内蒙古大学图书馆

interval competitive agglomeration clustering algorithm

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 2010年第9期37卷 6567-6578页

作者： Jeng, Jin-Tsong Chuang, Chen-Chia Tao, C. W. Natl Ilan Univ Dept Elect Engn Ilan 260 Taiwan Natl Formosa Univ Dept Comp Sci & Informat Engn Huwei Township 632 Yunlin County Taiwan

In this study, an interval competitive agglomeration (ICA) clustering algorithm is proposed to overcome the problems of the unknown clusters number and the initialization of prototypes in the clustering algorithm for the symbolic interval-values data. In the proposed ICA clustering algorithm, both the Euclidean distance measure and the Hausdorff distance measure for the symbolic interval-values data are independently considered. Besides, the advantages of both hierarchical clustering algorithm and partitional clustering algorithm are also incorporated into the ICA clustering algorithm. Hence, the ICA clustering algorithm can be fast converges in a few iterations regardless of the initial number of clusters. Moreover, it is also converges to the same optimal partition regardless of its initialization. Experiments with simply data sets and real data sets show the merits and usefulness of the ICA clustering algorithm for the symbolic interval-values data. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.

关键词： Symbolic interval-values data interval competitive agglomeration clustering algorithm Fuzzy c-means clustering algorithm

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