کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10322116 | 660819 | 2014 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dynamic clustering of histogram data based on adaptive squared Wasserstein distances
ترجمه فارسی عنوان
خوشه بندی دینامیکی داده هیستوگرام براساس فواصل واسرشتین مربع انطباق پذیر است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
داده هیستوگرام، روش خوشه بندی تقسیم بندی، فاصله وسترستاین، فاصله سازگار، تجزیه و تحلیل داده های نمادین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a Dynamic Clustering Algorithm for histogram data with an automatic weighting step of the variables by using adaptive distances. The Dynamic Clustering Algorithm is a k-means-like algorithm for clustering a set of objects into a predefined number of classes. Histogram data are realizations of particular set-valued descriptors defined in the context of Symbolic Data Analysis. We propose to use the â2 Wasserstein distance for clustering histogram data and two novel adaptive distance based clustering schemes. The â2 Wasserstein distance allows to express the variability of a set of histograms in two components: the first related to the variability of their averages and the second to the variability of the histograms related to different size and shape. The weighting step aims to take into account global and local adaptive distances as well as two components of the variability of a set of histograms. To evaluate the clustering results, we extend some classic partition quality indexes when the proposed adaptive distances are used in the clustering criterion function. Examples on synthetic and real-world datasets corroborate the proposed clustering procedure.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 41, Issue 7, 1 June 2014, Pages 3351-3366
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 41, Issue 7, 1 June 2014, Pages 3351-3366
نویسندگان
Antonio Irpino, Rosanna Verde, Francisco de A.T. De Carvalho,