模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (6): 531-544    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906006
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基于区间阴影集的密度峰值聚类算法
陈玉洪1, 张清华1, 杨洁1
1.重庆邮电大学 计算智能重庆市重点实验室 重庆 400065
Density Peak Clustering Algorithm Based on Interval Shadowed Sets
CHEN Yuhong1, ZHANG Qinghua1, YANG Jie1
1.Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence, Chong-qing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065

全文: PDF (5176 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 

为了减小模糊集及其诱导的经典阴影集之间存在的较大的不确定性差异,文中基于模糊熵提出阴影集模型——区间阴影集.由此提出基于区间阴影集的密度峰值聚类算法,优化经典密度峰值聚类算法的噪声检测策略.改进算法在原二支聚类结果的基础上摒弃原有检测策略,引入区间阴影集模型,并转化为三支聚类结果,达到噪声检测的目的.在经典人工数据集、UCI数据集上的对比实验表明,文中算法能将数据集中对象更合理地分配到相应类簇,对噪声数据具有良好的鲁棒性.

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作者相关文章
陈玉洪
张清华
杨洁
关键词 模糊集阴影集三支决策局部密度密度峰值    
Abstract

To narrow the discrepancy between a fuzzy set and its induced shadowed set, a shadowed set model, interval shadowed set, is proposed based on fuzzy entropy. Grounded on the interval shadowed set model, an improved density peak clustering algorithm is proposed to optimize the noise detection strategy of the classical algorithm. To detect the noise, the two-way clustering result of classical algorithm is transformed into three-way clustering result by introducing interval shadowed set model. Finally, comparison experiments on classical artificial datasets and UCI datasets show that the improved algorithm distributes the objects of any dimension and scale more reasonably to the corresponding clusters, and it has good robustness to noise data.

Key wordsFuzzy Set    Shadowed Set    Three-Way Decision    Local Density    Density Peak   
收稿日期: 2019-03-22     
ZTFLH: TP 301.6  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.61876201)资助

作者简介: 陈玉洪(通讯作者),硕士研究生,主要研究方向为模糊集、阴影集、三支决策、聚类分析.E-mail:576020539@qq.com.张清华,博士,教授,主要研究方向为粗糙集、模糊集、粒计算、不确定信息处理.E-mail:zhangqh@cqupt.edu.cn.杨 洁,博士研究生,主要研究方向为数据挖掘、机器学习、三支决策、粗糙集.E-mail: 530966074@qq.com.
引用本文:   
陈玉洪, 张清华, 杨洁. 基于区间阴影集的密度峰值聚类算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(6): 531-544. CHEN Yuhong, ZHANG Qinghua, YANG Jie. Density Peak Clustering Algorithm Based on Interval Shadowed Sets. , 2019, 32(6): 531-544.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906006      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I6/531
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