|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Minkowski metric, feature weighting and anomalous cluster initializing in K-Means clusteringстатья
Статья опубликована в высокорейтинговом журнале
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 20 апреля 2016 г.
- Авторы: Amorim R., Mirkin B.
- Журнал: Pattern Recognition
- Том: 45
- Номер: 3
- Год издания: 2012
- Издательство: Pergamon Press
- Местоположение издательства: United States
- Первая страница: 1061
- Последняя страница: 1075
- Аннотация: This paperrepresentsanotherstepinovercomingadrawbackofK-Means,itslackofdefenseagainst noisy features,usingfeatureweightsinthecriterion.TheWeightedK-MeansmethodbyHuangetal. (2008,2004,2005) [5–7] isextendedtothecorrespondingMinkowskimetricformeasuringdistances. UnderMinkowskimetricthefeatureweightsbecomeintuitivelyappealingfeaturerescalingfactorsina conventionalK-Meanscriterion.ToseehowthiscanbeusedinaddressinganotherissueofK-Means, the initialsetting,amethodtoinitializeK-Meanswithanomalousclustersisadapted.TheMinkowski metricbasedmethodisexperimentallyvalidatedondatasetsfromtheUCIMachineLearning RepositoryandgeneratedsetsofGaussianclusters,bothastheyareandwithadditionaluniform randomnoisefeatures,andappearstobecompetitiveincomparisonwithotherK-Meansbasedfeature weightingalgorithms. DOI:10.1016/j.patcog.2011.08.012
- Добавил в систему: Миркин Борис Григорьевич