开发者社区> 知与谁同> 正文

《中国人工智能学会通讯》——12.45 k-modes 型算法的类中心表示与收 敛性分析

简介: 本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第12章,第12.45节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。
+关注继续查看
福利推荐:阿里云、腾讯云、华为云等大品牌云产品全线2折优惠活动来袭,4核8G云服务器899元/3年,新老用户共享优惠,点击这里立即抢购>>>

12.45 k-modes 型算法的类中心表示与收 敛性分析

目前分类型数据的类中心表示方式有单值和多值两种。1998 年,Huang [4] 提出了 k-modes 算法,用 modes 来表示类中心,选择出现频率最高的值代表类,强调主流的属性值代表类,其他值为噪音,是典型的单值表示方式。单值表示方式由于简单易实现且聚类优化模型有很好的数学性质,保证了求解算法的收敛性,但它并不能充分刻画类的特性。San et al [17] 提出了多值表示类的方式,并应用于分类型数据的聚类。在该方法中,类是由每个属性上所有属性值来表示,并通过属性值在类内出现频率作为权值反映它对该类的代表能力,强调所有的值都对类有代表性,仅仅是代表能力不同。Kim et al [18] 将其扩展,提出了模糊 modes,并将其用于模糊 k-modes聚类算法。Lee 和 Pedrycz 提出了一种通用的多值类表示方式[19] ,类是由每个属性上属性值频率较高的前几个值来表示,通过属性值在类内出现频率作为权值反映它对该类的代表能力,强调部分的值被用于代表类,其他值为噪;其他基于频率的类中心表示方式都可以看作该方法的特例。

多值代表方法克服了单值代表方法的缺点,但却带来聚类算法的迭代收敛性无法保证,同时现有聚类优化算法仅在多值类表示方式退化为单值类表示方式时,才能保证算法的收敛性。为了解决这一问题,Bai et al [20] 研究了类的表示方式与聚类优化算法的收敛性关系,分析了现有多值类代表的聚类优化算法不能收敛的原因,构建了基于正则项的聚类优化模型,从根本上解决了多值类表示 k-modes型聚类算法的收敛性问题。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
基于临近图片相似性分析的图片碎片拼接算法matlab仿真
基于临近图片相似性分析的图片碎片拼接算法matlab仿真
61 0
m基于kmeans和Cmeans算法的数据聚类仿真分析
m基于kmeans和Cmeans算法的数据聚类仿真分析
56 0
江苏大学 程序设计与算法/算法设计与分析/数据结构与算法/程序设计与数据结构 期末/考研复试复习
江苏大学 程序设计与算法/算法设计与分析/数据结构与算法/程序设计与数据结构 期末/考研复试复习
29 0
08【C语言 & 趣味算法】再识:冒泡排序(问题分析、算法设计与分析、程序流程图以及完整代码)
08【C语言 & 趣味算法】再识:冒泡排序(问题分析、算法设计与分析、程序流程图以及完整代码)
13 0
算法的复杂性分析
算法的复杂性分析
84 0
【STL终极奥义?解耦合思想的实现?】函数对象、谓词与函数适配器——从for_each、transform、count_if、sort算法源码的角度分析(三)
【STL终极奥义?解耦合思想的实现?】函数对象、谓词与函数适配器——从for_each、transform、count_if、sort算法源码的角度分析
13 0
【STL终极奥义?解耦合思想的实现?】函数对象、谓词与函数适配器——从for_each、transform、count_if、sort算法源码的角度分析(二)
【STL终极奥义?解耦合思想的实现?】函数对象、谓词与函数适配器——从for_each、transform、count_if、sort算法源码的角度分析
16 0
【STL终极奥义?解耦合思想的实现?】函数对象、谓词与函数适配器——从for_each、transform、count_if、sort算法源码的角度分析(一)
【STL终极奥义?解耦合思想的实现?】函数对象、谓词与函数适配器——从for_each、transform、count_if、sort算法源码的角度分析
19 0
python与算法:冲突图结构分组分析
python与算法:冲突图结构分组分析
23 0
+关注
文章
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
网易云音乐音视频算法处理的 Serverless 探索之路
立即下载
阿里技术参考图册-算法篇
立即下载
阿里千亿特征深度学习算法XNN实践
立即下载


http://www.vxiaotou.com