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A Rough Set Based Clustering Method by Knowledge Combination Une méthode de clustering basée sur des ensembles approximatifs par combinaison de connaissances

Tomohiro OKUZAKI, Shoji HIRANO, Syoji KOBASHI, Yutaka HATA, Yutaka TAKAHASHI

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Résumé:

Cet article présente une méthode basée sur des ensembles approximatifs pour regrouper des données nominales et numériques. Ce résultat de clustering est indépendant d'une séquence de manipulation d'objet car cette méthode repose sur une notion de classification d'objets. Cette méthode définit les connaissances comme des ensembles contenant des objets similaires ou différents de chaque objet. Un certain nombre de connaissances sont définies pour un ensemble de données. La combinaison de connaissances similaires produit un nouvel ensemble de connaissances en tant que résultat de regroupement. La validité de cluster sélectionne le meilleur résultat parmi divers ensembles de connaissances combinées. Dans le cadre d'expérimentations, cette méthode a été appliquée à des bases de données nominales et à des bases de données numériques. Les résultats ont montré que cette méthode pouvait produire de bons résultats de regroupement pour les deux types de données. De plus, l'ambiguïté d'une limite de clusters est définie en utilisant la rugosité du résultat du clustering.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.12 pp.1898-1908
Date de publication
2002/12/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Bases de données

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