CEVCLUS: evidential clustering with instance-level constraints for relational data

Recent advances in clustering consider incorporating background knowledge in the partitioning algorithm, using, e.g., pairwise constraints between objects. As a matter of fact, prior information, when available, often makes it possible to better retrieve meaningful clusters in data. Here, this appro...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Soft computing (Berlin, Germany) Ročník 18; číslo 7; s. 1321 - 1335
Hlavní autoři:	Antoine, V., Quost, B., Masson, M.-H., Denoeux, T.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.07.2014 Springer Nature B.V Springer Verlag
Témata:	Algorithms Artificial Intelligence Clustering Computational Intelligence Computer Science Constraints Control Engineering Knowledge Mathematical Logic and Foundations Mechatronics Methodologies and Application Partitioning Probability distribution Robotics Pairwise constraints Belief functions Dempster–Shafer theory Evidence theory Relational data Constrained clustering
ISSN:	1432-7643, 1433-7479
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!