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OPE-HCA：用于层次聚类算法的最佳概率估计方法
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上传时间: 2021-03-18
详细说明：优胜劣汰是选择优胜劣汰而消除劣等劣势的原则。该原理已在许多领域中使用，尤其是在优化问题解决中。数据挖掘社区中的集群致力于发现隐藏在数据集中的未知表示或模式。层次聚类算法（HCA）是一种聚类分析方法，它通过层次结构搜索聚类的最佳分布。层次聚类的策略通常有两种类型：使用自下而上的过程进行聚集，而使用自上而下的过程进行分裂。但是，大多数聚类方法都有两个缺点：使用基于距离的度量和集群整合的困难。在本文中，我们通过适度生存原则提出了一种最佳概率估计（OPE）方法。我们设计了一种基于OPE的分层聚类算法（HCA），也称为OPE-HCA。 OPE-HCA将优化与概率和凝聚HCA相结合。实验结果表明，根据NMI和聚类精度测度，OPE-HCA能够搜索和发现不同描述级别的模式，并且比许多聚类算法具有更好的性能。
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