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An Efficient Clustering Algorithm for Irregularly Shaped Clusters Un algorithme de clustering efficace pour les clusters de forme irrégulière

DongMing TANG, QingXin ZHU, Yong CAO, Fan YANG

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Résumé:

Détecter les clusters naturels pour une distribution de données de forme irrégulière est une tâche difficile en reconnaissance de formes. Dans cette étude, nous proposons un algorithme de clustering efficace pour les clusters de forme irrégulière, basé sur les avantages du clustering spectral et de l'algorithme de propagation d'affinité (AP). Nous donnons une nouvelle mesure de similarité basée sur une analyse de dispersion de voisinage. L'algorithme proposé est une méthode simple mais efficace. Les résultats expérimentaux sur plusieurs ensembles de données montrent que l'algorithme peut détecter les groupes naturels d'ensembles de données d'entrée et que les résultats de regroupement concordent bien avec ceux du jugement humain.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.2 pp.384-387
Date de publication
2010/02/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.384
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Pattern Recognition

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