Abstrakt. Klustermetoden är ett av de viktigaste verktygen i statistiken. I en grafteorimodell är klusterbildning processen för att hitta alla täta subgrafer. I detta dokument införs en ny klustermetod. En av de viktigaste skillnaderna mellan den nya metoden och andra befintliga metoder är att denna nya metod konstruerar ett mycket mindre hierarkiskt träd, som tydligt belyser meningsfulla kluster. Ett annat viktigt inslag i den nya metoden är förekomsten av överlappande klusterbildning eller flermedlemskap. "· · · problem relaterade till robusthet, unikhet och optimalitet av linjär ordning som komplicerar tolkningen av de resulterande hierarkiska relationerna" och frågor om "hur man avgör det optimala antalet kluster" (Lukashin och Fuchs, 2001 [7] s.405); oro för att "ingen av dessa algoritmer i allmänhet kan garantera att producera en globalt optimal klusterbildning för icke-triviala objektiva funktioner" (Xu, Olman och Xu, 2002 [15] s.536); när det gäller behovet av effektiva klustermetoder som möjliggör flermedlemskap, skriver Shepard och Arabie (1979 [13] s.91) att "kravet på att ha kluster hierarkiskt häckade verkar vara orimligt begränsat".
Speciellt under 2007, Ou och Zhang REF föreslog en ny klustermetod med inslag av hierarkiska träd och överlappande kluster, komplexiteten i denna metod är (h 2 log ) där h betecknar höjden av den hierarkiska strukturen.
A new multimembership clustering method
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Industrial and Management Optimization', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}