文档名：基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法
摘要：聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(HeuristicClusteringalgorithmbasedonSub-gamePerfectEquilibrium,HCSPE).该算法充分挖掘数据点自身的分布特征信息,通过启发式方法得到自适应的参数值,从而使数据点局部密度属性值的得出具有客观性和普适性,降低了聚类结果对参数的敏感性.基于博弈的思想,综合局部密度和相对距离两个属性形成数据点的竞争力,依靠竞争机制完成聚类数量的自动计算以及聚类中心的确定.在多个规模和类型均不相同的数据集上的实验结果表明,本文所提出算法的性能指标整体优于其他算法,并且聚类结果更符合客观所需.
Abstract：Clusteringisatypicalandimportantdataminingmethod,butmostoftheexistingclusteringalgorithmsneedtospecifythenumberofclustersartificially,andtheclusteringresultsaresensitivetoparameters.Toaddresstheaboveshortcomings,thispaperproposesaheuristicclusteringalgorithmbasedonsub-gameperfectequilibrium(HCSPE).Thealgorithmfullyexploitstheinformationofthedistributioncharacteristicsofdatapointsthemselvesandobtainstheadaptiveparametervaluesbyheuristicmethods,sothatthelocaldensityattributevaluesofdatapointsarederivedwithob-jectivityanduniversality,andthesensitivityofclusteringresultstoparametersisreduced.Basedontheideaofgame,thetwoattributesoflocaldensityandrelativedistanceareintegratedtoformthecompetitivenessofdatapoints,andtheauto-maticcalculationofthenumberofclustersandthedeterminationofclustercentersarecompletedbyrelyingonthecompeti-tionmechanism.Theexperimentalresultsonseveraldatasetsofdifferentsizesandtypesshowthattheperformanceindex-esoftheproposedalgorithmarebetterthanotheralgorithmsingeneral,andtheclusteringresultsaremoreinlinewiththeobjectiverequirements.
作者：常璐瑶 牛新征 罗涛 钱早国Author：CHANGLu-yao NIUXin-zheng LUOTao QIANZao-guo
作者单位：电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都611731
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2024, 52(3)
分类号：TP18
关键词：博弈论 竞价机制 子博弈均衡 启发式算法 聚类
Keywords：gametheory biddingmechanism sub-gameequilibrium heuristicalgorithm clustering
机标分类号：TP311O157.5TU392.5
在线出版日期：2024年5月16日
基金项目：基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法[
期刊论文] 电子学报--2024, 52(3)常璐瑶 牛新征 罗涛 钱早国聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(HeuristicClusteringalgorithmbasedonSu...参考文献和引证文献
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