Mediankluster är av stort värde för partitionering av relationsdata. I detta dokument föreslås en ny prototypbaserad klustermetod, Median Evidential C-Means (MECM), som är en förlängning av median-c-medelvärden och median-c-medelvärden på den teoretiska ramen för trosfunktioner. Medianvarianten slappnar av begränsningen av ett metriska utrymme inbäddning för objekten men begränsar prototyperna till att vara i den ursprungliga datauppsättningen. På grund av dessa egenskaper kan MECM tillämpas på grafklusterproblem. Ett gemenskapssystem för upptäckt av sociala nätverk baserade på MECM undersöks och de erhållna kredalpartitionerna av grafer, som är mer förfinade än skarpa och suddiga, gör det möjligt för oss att få en bättre förståelse av grafstrukturerna. Ett första prototypurval som bygger på bevismässig semi-centralitet presenteras för att undvika lokal för tidig konvergens och en tydlig modulär funktion definieras för att välja det optimala antalet samhällen. Slutligen illustrerar experiment i syntetiska och verkliga datamängder MECM:s prestanda och dess skillnad mot andra metoder.
Zhou m.fl. REF presenterar probabilistiska klusterprototypramverk som Median variant av Evidential C-medel (MECM) för att upptäcka överlappande gemenskap baserat på tro funktionsteori.
Median evidential c-means algorithm and its application to community detection
{'venue': 'Knowledge-Based Systems, Elsevier, 2015, 74, pp.69 - 88', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}