Abstrakt. Idén om evidensackumulering för kombinationen av flera kluster föreslogs nyligen [7]. Tar K-means som den grundläggande algoritmen för nedbrytning av data i ett stort antal, k, av kompakta kluster, bevis på mönster association ackumuleras, genom en röstningsmekanism, över flera kluster som erhållits genom slumpmässiga initieringar av K-means algoritm. Detta ger en kartläggning av klusterbildningarna till en ny likhetsmått mellan mönster. Den slutliga datapartitionen erhålls genom att använda enlänksmetoden över denna likhetsmatris. I detta dokument utforskar och utvidgar vi ytterligare denna idé genom att föreslå: a) kombinationen av flera K-means kluster med hjälp av variabel k; b) använda klusterlivslängd som kriterium för att extrahera de slutliga klusteren; och c) anpassningen av detta tillvägagångssätt till strängmönster. Detta leder till en mer robust klusterteknik, med färre konstruktionsparametrar än den tidigare metoden och potentiella tillämpningar i ett bredare spektrum av problem.
Dessutom presenteras en fördjupad diskussion om EAC med variabel K i K - innebär klusterbildning och inkludering av klusterlivslängd parametrar för slutlig klusterbildning i REF.
Evidence Accumulation Clustering Based on the K-Means Algorithm
{'venue': 'SSPR/SPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}