| ชื่อเรื่อง | : | K-EVCLUS: Clustering large dissimilarity data in the belief function framework |
| นักวิจัย | : | Kanjanatarakul O. , Sriboonchitta S. , Denoeux T. |
| คำค้น | : | - |
| หน่วยงาน | : | มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
| ผู้ร่วมงาน | : | - |
| ปีพิมพ์ | : | 2559 |
| อ้างอิง | : | 03029743 , 2-s2.0-84988629130 , 10.1007/978-3-319-45559-4_11 , https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84988629130&origin=inward , http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/42548 |
| ที่มา | : | - |
| ความเชี่ยวชาญ | : | - |
| ความสัมพันธ์ | : | - |
| ขอบเขตของเนื้อหา | : | - |
| บทคัดย่อ/คำอธิบาย | : | © Springer International Publishing Switzerland 2016. In evidential clustering, the membership of objects to clusters is considered to be uncertain and is represented by mass functions, forming a credal partition. The EVCLUS algorithm constructs a credal partition in such a way that larger dissimilarities between objects correspond to higher degrees of conflict between the associated mass functions. In this paper, we propose to replace the gradient-based optimization procedure in the original EVCLUS algorithm by a much faster iterative rowwise quadratic programming method. We also show that EVCLUS can be provided with only a random sample of the dissimilarities, reducing the time and space complexity from quadratic to linear. These improvements make EVCLUS suitable to cluster large dissimilarity datasets. |
| บรรณานุกรม | : |
Kanjanatarakul O. , Sriboonchitta S. , Denoeux T. . (2559). K-EVCLUS: Clustering large dissimilarity data in the belief function framework.
เชียงใหม่ : มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ . Kanjanatarakul O. , Sriboonchitta S. , Denoeux T. . 2559. "K-EVCLUS: Clustering large dissimilarity data in the belief function framework".
เชียงใหม่ : มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ . Kanjanatarakul O. , Sriboonchitta S. , Denoeux T. . "K-EVCLUS: Clustering large dissimilarity data in the belief function framework."
เชียงใหม่ : มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ , 2559. Print. Kanjanatarakul O. , Sriboonchitta S. , Denoeux T. . K-EVCLUS: Clustering large dissimilarity data in the belief function framework. เชียงใหม่ : มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ; 2559.
|
