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Graph-Based k-Means Clustering:A Comparison of the Set Median versus the Generalized Median Graph

机译:基于图的k均值聚类:集合中位数图和广义中位数图的比较

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摘要

In this paper we propose the application of the generalized median graph in a graph-based k-means clustering algorithm. In the graph-based k-meaus algorithm, the centers of the clusters have been traditionally represented using the set median graph. We propose an approximate method for the generalized median graph computation that allows to use it to represent the centers of the clusters. Experiments on three databases show that using the generalized median graph as the clusters representative yields better results than the set median graph.
机译:在本文中,我们提出了广义中值图在基于图的k均值聚类算法中的应用。在基于图的k-meaus算法中,传统上使用设置的中值图表示聚类的中心。我们为广义中值图计算提出了一种近似方法,该方法可以使用它来表示聚类的中心。在三个数据库上进行的实验表明,使用广义中值图作为代表的簇比设置中值图产生更好的结果。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Munster(DE);Munster(DE)
  • 作者单位

    Institut de Robotica i Informatics Industrial, CSIC-UPC C. Llorcns Artigas 4-6. 08028 Barcelona. Spain;

    Centre do Visio per Computador, Universitat Autonoma de Barcelona Edifici O Campus UAB, 08193 Bellaterra, Spain;

    Departament d'Informatica i Matematiques, Universitat Rovira i Virgili Av. Paiesos Catalans 26, 43007 Tarragona, Spain;

    Institut de Robotica i Informatics Industrial, CSIC-UPC C. Llorcns Artigas 4-6. 08028 Barcelona. Spain;

    Institute of Computer Science and Applied Mathematics. University of Bern Neubrueckstrasse 10, CH-3012 Bern, Switzerland;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 信息处理(信息加工);信息处理(信息加工);
  • 关键词

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