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| 題 名 | A Nonparametric Multi-Seed Data Clustering Technique=非參數式資料群集法 |
|---|---|
| 作 者 | 李增坪; 耿伯文; | 書刊名 | 工業工程學刊 |
| 卷 期 | 25:1 2008.01[民97.01] |
| 頁 次 | 頁1-10 |
| 分類號 | 448-947 |
| 關鍵詞 | 群集; 最小展開樹; 基因演算法; Clustering; Minimal spanning tree; Genetic algorithms; |
| 語 文 | 英文(English) |
| 中文摘要 | 單一群集中心點無法處理細長形狀的資料分佈;所以,當資料分佈形成複雜形狀,需要將之分割成數個小群集,並將這些小群集合併為一群,因而需要多個小群集的中心點,作為最終單一群集的起始參考點。本研究提出一非參數式的資料群集法,藉由分割與合併的程序來處理複雜形狀的資料分佈;在分割程序中,應用基因演算法將資料區分為數個小群集,並找出最適宜的群集中心點;而後,應用本研究所發展一種嶄新的判斷演算法-採用最小展開樹與統計方法,判斷任何鄰近的小群集是否合併為單一群集。最終,本文藉由數種資料分佈與實際資料,驗證本群集法的有效性。 |
| 英文摘要 | Clustering of data around one seed does not work well if the shape of the cluster is elongated or non-convex. A complex shaped cluster requires several seeds. This study developed a nonparametric multi-seed data clustering approach which splits and merges procedures to handle the complex shapes of clusters. The splitting process utilizes a genetic algorithm to search for the appropriate cluster centers, which split all data into a considered amount of groups. To assign several seeds into one cluster, an innovative clustering process using a minimal spanning tree and statistics concept was proposed to judge whether a pair of clusters should be merged or separated. Experimental results illustrate the difficulties of one-seed-per-cluster, and also the effectiveness of the proposed clustering scheme. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。