计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
2期
435-439
,共5页
孙寿伟%钱鹏江%陈爱国%蒋亦樟
孫壽偉%錢鵬江%陳愛國%蔣亦樟
손수위%전붕강%진애국%장역장
软划分聚类算法%信息缺失或失真%历史知识%知识利用%隐私保护
軟劃分聚類算法%信息缺失或失真%歷史知識%知識利用%隱私保護
연화분취류산법%신식결실혹실진%역사지식%지식이용%은사보호
soft partition based clustering algorithm%impure data%historical knowlege%knowlege learning%privacy protection
在数据稀少或失真等场景下,传统软划分聚类算法无法获得满意的聚类效果.为解决该问题,以极大熵聚类算法为基础,基于历史知识利用的途径,提出两种新的具备历史借鉴能力的软划分聚类模型(分别简称SPBC-RHK-1和SPBC-RHK-2).SPBC-RHK-1是仅借鉴历史类中心的基础模型,SPBC-RHK-2则是以历史类中心和历史隶属度相融合为手段的高级模型.通过历史知识借鉴,两种模型的聚类有效性均得到有效提高,比较而言具备更高知识利用能力的SPBC-RHK-2模型在聚类有效性和鲁棒性上具有更好的表现.由于所用历史知识不暴露历史源数据,因此两种方法还具有良好的历史数据隐私保护效果.最后在模拟数据集和真实数据集上的实验验证了上述优点.
在數據稀少或失真等場景下,傳統軟劃分聚類算法無法穫得滿意的聚類效果.為解決該問題,以極大熵聚類算法為基礎,基于歷史知識利用的途徑,提齣兩種新的具備歷史藉鑒能力的軟劃分聚類模型(分彆簡稱SPBC-RHK-1和SPBC-RHK-2).SPBC-RHK-1是僅藉鑒歷史類中心的基礎模型,SPBC-RHK-2則是以歷史類中心和歷史隸屬度相融閤為手段的高級模型.通過歷史知識藉鑒,兩種模型的聚類有效性均得到有效提高,比較而言具備更高知識利用能力的SPBC-RHK-2模型在聚類有效性和魯棒性上具有更好的錶現.由于所用歷史知識不暴露歷史源數據,因此兩種方法還具有良好的歷史數據隱私保護效果.最後在模擬數據集和真實數據集上的實驗驗證瞭上述優點.
재수거희소혹실진등장경하,전통연화분취류산법무법획득만의적취류효과.위해결해문제,이겁대적취류산법위기출,기우역사지식이용적도경,제출량충신적구비역사차감능력적연화분취류모형(분별간칭SPBC-RHK-1화SPBC-RHK-2).SPBC-RHK-1시부차감역사류중심적기출모형,SPBC-RHK-2칙시이역사류중심화역사대속도상융합위수단적고급모형.통과역사지식차감,량충모형적취류유효성균득도유효제고,비교이언구비경고지식이용능력적SPBC-RHK-2모형재취류유효성화로봉성상구유경호적표현.유우소용역사지식불폭로역사원수거,인차량충방법환구유량호적역사수거은사보호효과.최후재모의수거집화진실수거집상적실험험증료상술우점.
