I detta dokument presenteras en partitioneral dynamisk klustermetod för intervalldata baserat på adaptiva Hausdorff avstånd. Dynamiska klusteralgoritmer är iterativa tvåstegsalgoritmer som omfattar konstruktion av kluster vid varje iteration och identifiering av en lämplig representation eller prototyp (medel, axlar, sannolikhetslagar, grupper av element, etc.) För varje kluster genom att lokalt optimera ett lämplighetskriterium som mäter monteringen mellan klusteren och deras motsvarande representanter. I detta papper representeras varje mönster av en vektor av intervaller. Adaptive Hausdorff avstånd är de åtgärder som används för att jämföra två intervall vektorer. Anpassningsavstånd vid varje iteration ändras för varje kluster beroende på dess intraklassstruktur. Fördelen med dessa adaptiva avstånd är att klusteralgoritmen kan känna igen kluster av olika former och storlekar. För att utvärdera denna metod utfördes experiment med verkliga och syntetiska intervalldatamängder. Utvärderingen baseras på ett externt klustervaliditetsindex (korrigerat Randindex) inom ramen för ett Monte Carlo-experiment med 100 replikat. Dessa experiment visade att den föreslagna metoden var användbar.
Carvalho m.fl. I REF föreslogs en metod för dynamisk intervallklustring baserad på avstånd från Hausdorff.
Adaptive Hausdorff Distances and Dynamic Clustering of Symbolic Interval Data
{'venue': 'ICONIP (3)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}