文献学习(part29)

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：证据聚类；信念峰；不相交邻域；邻近数据

文章目录

摘要
简介
背景信息
- 信念函数理论(略)
- 置信峰值证据聚类(略)
建议方法:BPDNEC
- BPDN的基本思想和步骤

An evidential clustering algorithm by finding belief-peaks and disjoint neighborhoods

摘要

本文介绍了一种新的基于发现置信峰和不相交邻域的证据聚类算法BPDNEC。BPDNEC的基本思想是，每个聚类中心在其邻域中成为聚类中心的可能性最高，并且这些聚类中心的邻域在向量空间中是不相交的。

这种可能性通过证据理论框架中的信念概念来衡量。通过求解与邻域大小有关的方程，可以确定这种不相交邻域的大小，并自动将邻域中具有最高置信度的那些对象检测为聚类中心。最后，通过最小化关于数据对象不相似矩阵的目标函数来创建一

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