文献类型：期刊文章

作　　者：凡嘉琛[1] 王平心[2] 杨习贝[1]

FAN Jia-chen;WANG Ping-xin;YANG Xi-bei(School of Computer,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,Jiangsu,China;School of Science,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,Jiangsu,China)

机构地区：[1]江苏科技大学计算机学院,江苏镇江212003 [2]江苏科技大学理学院,江苏镇江212003

出　　处：《山东大学学报（理学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62076111,61773012);江苏省高校自然科学基金资助项目(15KJB110004)。

年　　份：2023

卷　　号：58

期　　号：1

起止页码：59-66

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2023_2024、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。

关 键 词：三支决策  三支聚类  密度敏感  相似性度量  

分 类 号：TP301.6]