En ny klusteralgoritm för närhetsdata, kallad RECM (Relational existial c-means) presenteras. Denna algoritm genererar en kredalpartition, en ny klusterstruktur baserad på teorin om trosfunktioner, som utvidgar de befintliga begreppen hårda, suddiga och possibilistiska partitioner. Två algoritmer, EVCLUS (Evidential Clustering) och ECM (Evidential c-Means) var tidigare tillgängliga för att härleda kredala partitioner från data. EVCLUS utformades för att hantera närhetsdata, medan ECM är en direkt förlängning av luddiga klusteralgoritmer för vektordata. I denna artikel införs den relationella versionen av ECM. Det jämförs med EVCLUS med hjälp av olika datauppsättningar. Det visas att RECM ger liknande resultat som de som ges av EVCLUS. Optimeringsförfarandet för RECM, baserat på ett alternativt minimeringsschema, är dock mycket effektivare än det gradientbaserade förfarande som används i EVCLUS.
I REF föreslogs relativa bevismedel c (RECM) för att generera en kredalpartition.
RECM: Relational Evidential c-means algorithm
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}