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约束证据C-means算法

作者

上市的:
  • 安托万,V。
  • 库斯特,B。
  • 马森,M.-H。
  • 邓œux,T。

摘要

在集群应用程序中,有时可以获得关于集群成员资格的先验知识。为了整合这些辅助信息,人们在硬聚类或模糊聚类框架中提出了基于约束(或半监督)的方法。将该方法推广到证据聚类中,用信念函数描述对象对聚类的隶属度。提出了一种考虑成对约束的证据C均值(ECM)算法。将这些约束转化为信念函数框架,并整合到成本函数中。对合成数据集和真实数据集的实验表明了该方法的有效性。特别介绍了一个在医学图像分割中的应用。

建议引用

  • Antoine,V.和Quost,B.和Masson,M.-H.和Denœux,T.,2012年。"约束证据C-means算法,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第56(4)卷,第894-914页。
  • 手柄:报告编号:eee:csdana:v:56:y:2012:i:4:p:894-914
    DOI:10.1016/j.csda.2010.09.021
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    想法参考文献

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    引用

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    引用人:

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