کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
402670 676978 2014 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hierarchical clustering algorithm for categorical data using a probabilistic rough set model
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی برای داده های طبقه بندی شده با استفاده از یک مدل مجموعه ای احتمال احتمالی
کلمات کلیدی
آنالیز خوشه ای، داده های طبقه بندی شده مجموعه های خشن احتمالی، دقیق تقریبی توزیع، دقت تقریبی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی

Several clustering analysis techniques for categorical data exist to divide similar objects into groups. Some are able to handle uncertainty in the clustering process, whereas others have stability issues. In this paper, we propose a new technique called TMDP (Total Mean Distribution Precision) for selecting the partitioning attribute based on probabilistic rough set theory. On the basis of this technique, with the concept of granularity, we derive a new clustering algorithm, MTMDP (Maximum Total Mean Distribution Precision), for categorical data. The MTMDP algorithm is a robust clustering algorithm that handles uncertainty in the process of clustering categorical data. We compare the MTMDP algorithm with the MMR (Min–Min–Roughness) algorithm which is the most relevant clustering algorithm, and also compared it with other unstable clustering algorithms, such as k-modes, fuzzy k-modes and fuzzy centroids. The experimental results indicate that the MTMDP algorithm can be successfully used to analyze grouped categorical data because it produces better clustering results.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 65, July 2014, Pages 60–71
نویسندگان
, , , , ,