An Improved Heuristic Method for Solving Label Correspondence in Cluster Ensembles

سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,016

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI12_149

تاریخ نمایه سازی: 23 دی 1386

چکیده مقاله:

Ensemble based methods have successfully been used in a variety of application. Recently using these methods in clustering algorithms has attracted a great deal of interest. Voting and averaging are two effective combining methods that are frequently used in multiple classifier systems. To use these methods in an unsupervised scenario (to combine multiple partitioning of data) the partitions must be relabeled first, i.e. similar partitions in different partitioning gets the same label. This phase has a great influence on the ensemble performance. In this paper a new heuristic label assignment method is proposed. The result of the Monte Carlo simulation and experimental results on real data show that the performance of ensemble method could be significantly improved using this method.

نویسندگان

Abdolreza Mirzaei

Computer Engineering Department Amirkabir University of technology, Tehran, Iran

Mohammad Rahmati

Computer Engineering Department Amirkabir University of technology, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • method', Proceedings. 15th International Conference _ Pattern Recognition, vol.2, pp. ...
  • E. Dimitriadou, A. Weingessel, and K. Hornik _، Votin g-merging: ...
  • E. Dimitriadou, _ Weingessel, and K. Hornik, ،0A combination scheme ...
  • W. Gablentz, M. Koppen, and E. Dimitriadou, ،#Robust clustering by ...
  • E. Johnson and H. Kargupta, 4Collective, hierarchical clustering from distributed, ...
  • S. T. Hadjitodorov, L. I. Kuncheva and L. P. Todorova, ...
  • Zengyou He, Xiaofei Xu and Shengchun Deng, ،0A cluster ensemble ...
  • S. J. Verzi, G. L. Heileman and M. G eorgiopoulos ...
  • نمایش کامل مراجع