×
董一红;曹绍卡;陈，肯;何茂顺;泰晓英

PFHC：一种基于数据分区的聚类算法，用于不均匀分布的数据集。 （英语） Zbl 1187.68388号

模糊集系统。 1601886-1901年第13号（2009年）.
摘要：近年来，许多研究人员致力于将聚类作为知识发现的主要数据挖掘方法，但很少有人关注不均匀数据集。在最后的研究中，我们提出了一种基于模糊图连通度的高效分层算法-FHC来发现具有任意形状的簇。本文提出了一种新的非均匀数据集聚类算法-PFHC，它是基于FHC的扩展版本。在PFHC中，首先根据分布的数据密度将数据集划分为多个局部空间，其中任何局部空间中的数据密度几乎是均匀的。为了实现这个目标，在每个局部域中使用局部\（\epsilon\）和\（\lambda\）来获得FHC的局部聚类结果。然后需要考虑局部区域之间的边界进行组合。最后，需要合并本地集群以获得全局集群。实验表明，PFHC作为FHC的一种扩展，能够更有效地处理不均匀数据集，生成质量更好的聚类。此外，PFHC也能在这项工作中处理增量数据。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

数据挖掘;模糊聚类;非均匀分布数据集;数据分区

软件：

群集查找;全氟辛烷值;P-FCM公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Dong}等人，《模糊集系统》。160，第13号，1886--1901（2009；Zbl 1187.68388）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 阿格拉瓦尔，R。；Gehrke，J。；Gunoplos博士。；Raghavan，P.，《数据挖掘应用中高维数据的自动子空间聚类》（Proc.ACM-SIGMOD Internat.Conf.on Management of data（SIGMOD'98）。程序。ACM-SIGMOD国际。数据管理会议（SIGMOD'98），华盛顿特区（1998年6月），94-105
[2] 安科斯特，M。；Breunig，M。；Kriegel，H.-P。；Sander，J.，《OPTICS：确定聚类结构的排序点》（1999年ACM-SIGMOD Internat.Conf.on Management of Data（SIGMOD'99）（1999年6月）），第49-60页
[3] Bezdek，J.C。；Hathaway，R.J.，《模糊c-均值的收敛理论：反例与修正》，IEEE系统、人与控制论汇刊，17，5，873-877（1987）·Zbl 0653.68091号
[4] 辛克，L。；弗莱斯蒂，G。；Lombardi，L.，图像分割的聚类模糊方法，模式识别，37，9，1797-1807（2004）·兹比尔1070.68655
[5] Dong，Y。；庄，Y。；Chen，K。；Tai，X.，基于模糊图连通性的层次聚类算法，模糊集与系统，1571760-1774（2006）·Zbl 1100.68105号
[6] 埃斯特，M。；Kriegel，H.-P。；桑德，J。；Xu，X.，《在大型空间数据库中发现簇的基于密度的算法》（Proc.Internat.Conf.on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD’96）（1996年8月））
[7] 德·卡瓦略，F.de A.T。；特诺里奥，C.P。；Cavalcanti，N.L.，基于自适应二次距离的分区模糊聚类方法，模糊集与系统，1572833-2857（2006）·Zbl 1103.68679号
[8] Gasch，A.P。；Eisen，M.B.，《通过模糊k-均值聚类探索酵母基因表达的条件共同调节》，《基因组生物学》，3，11，1-22（2002）
[9] Guha，S。；Rastogi，R。；Shim，K.，Cure:大型数据库的高效聚类算法（Proc.ACM-SIGMOD Conf.on Management of Data（SIGMOD'98）（1998年5月））·Zbl 1006.68661号
[10] Han，J。；Kamber，M.，《数据挖掘：概念和技术》（2000），Morgan Kaufmann:Morgan Koufmann Los Altos
[11] 考夫曼，L。；Rousseeuw，P.J.，《在数据中发现群体：聚类分析导论》（1990），威利：威利纽约·Zbl 1345.62009号
[12] Leski，J.M.，广义加权条件模糊聚类，IEEE模糊系统汇刊，11，6，709-715（2003）
[13] Macqueen，J.，《多元观测分类和分析的一些方法》，（第五届伯克利数学统计与概率交响曲，第1卷（1967）），281-297·Zbl 0214.46201号
[14] Nasibov，E.N。；Ulutagay，G.，《模糊聚类的一种新的无监督方法》，模糊集与系统，1582118-2133（2007）·Zbl 1416.62373号
[15] 诺克·R。；Nielsen，F.，关于加权聚类，IEEE模式分析和机器智能汇刊，28，8，1223-1235（2006）
[16] 佩德里茨，W。；Loia，V。；Senatore，S.，P-FCM：基于邻近性的模糊聚类，模糊集与系统，148，21-41（2004）·Zbl 1071.68541号
[17] Runkler，T.A。；Bezdek，J.C.，交替聚类估计：聚类和函数近似的新工具，IEEE模糊系统汇刊，7，4，377-393（1999）
[18] Sheikholeslami，G。；Chatterjee，S。；Zhang，A.，WaveCluster:一种用于超大空间数据库的多分辨率聚类方法，（Proc.24th very large databases Conf.（VLDB98）。程序。第24届超大数据库大会（VLDB98），纽约州纽约市（1998年）
[19] Wang，W。；杨，J。；Muntz，R.，STING:空间数据挖掘的统计信息网格方法（Proc.1997 Internat.Conf.on Very large data Bases（VLDB’97）（1997年8月））
[20] 张，T。；罗摩克里希南，R。；Livny，M.，BIRCH：一种适用于超大数据库的高效数据聚类方法（Proc.ACM-SIGMOD Conf.on Management of data（SIGMOD'96）（1996年6月））
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。