模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (8): 704-714    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201808003
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基于K-Modes聚类的OE-概念格压缩
王明1, 魏玲1
1.西北大学 数学学院 西安 710127
OE-Concept Lattice Compression Based on K-Modes Clustering
WANG Ming1, WEI Ling1
1.School of Mathematics, Northwest University, Xi′an 710127

全文: PDF (715 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

首先定义OE-概念信息系统.在此基础上,针对OE-概念的特点,提出OE-概念间的距离.利用K-Modes聚类方法对OE-概念进行聚类,通过类中心获得子背景.通过定义K-删除变换研究原背景OE-概念格与子背景OE-概念格之间的关系,实现OE-概念格的压缩,并讨论压缩格与原OE-概念格之间的关系.最后通过实验验证文中方法的有效性和优越性.

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作者相关文章
王明
魏玲
关键词 信息系统OE-概念格概念格压缩K-Modes聚类    
Abstract

Firstly, the OE-concept information system is defined, and the distance between OE-concepts is produced on the basis of characteristics of the OE-concepts. Then, the OE-concepts are clustered by K-Modes clustering, and the subcontext is obtained through class centers. K-deletion transformation is defined to study the relationship between the OE-concept lattices of the original context and the subcontext, and it is employed to realize the compression of OE-concept lattice. The relationship between the compressed lattice and the original OE-concept lattice is discussed. Finally, experiments are conducted to prove the effectiveness and superiority of the proposed method.

Key wordsInformation System    OE-Concept Lattice    Concept Lattice Compression    K-Modes Clustering   
收稿日期: 2018-04-15     
ZTFLH: O 29  
  TP 18  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.61772021,11371014)资助

通讯作者: 魏 玲,博士,教授,主要研究方向为形式概念分析、粗糙集理论.E-mail:wl@nwu.edu.cn.   
作者简介: 王 明,硕士研究生,主要研究方向为形式概念分析、粗糙集理论.E-mail:wangming3570@163.com.
引用本文:   
王明, 魏玲. 基于K-Modes聚类的OE-概念格压缩[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(8): 704-714. WANG Ming, WEI Ling. OE-Concept Lattice Compression Based on K-Modes Clustering. , 2018, 31(8): 704-714.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201808003      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2018/V31/I8/704
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