Robust K-Median and K-Means Clustering Algorithms for Incomplete Data
المؤلفون المشاركون
Zhang, Yuli
Song, Shiji
Li, Jinhua
Zhou, Zhen
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Incomplete data with missing feature values are prevalent in clustering problems.
Traditional clustering methods first estimate the missing values by imputation and then apply the classical clustering algorithms for complete data, such as K-median and K-means.
However, in practice, it is often hard to obtain accurate estimation of the missing values, which deteriorates the performance of clustering.
To enhance the robustness of clustering algorithms, this paper represents the missing values by interval data and introduces the concept of robust cluster objective function.
A minimax robust optimization (RO) formulation is presented to provide clustering results, which are insensitive to estimation errors.
To solve the proposed RO problem, we propose robust K-median and K-means clustering algorithms with low time and space complexity.
Comparisons and analysis of experimental results on both artificially generated and real-world incomplete data sets validate the robustness and effectiveness of the proposed algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Jinhua& Song, Shiji& Zhang, Yuli& Zhou, Zhen. 2016. Robust K-Median and K-Means Clustering Algorithms for Incomplete Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112183
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Jinhua…[et al.]. Robust K-Median and K-Means Clustering Algorithms for Incomplete Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112183
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Jinhua& Song, Shiji& Zhang, Yuli& Zhou, Zhen. Robust K-Median and K-Means Clustering Algorithms for Incomplete Data. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112183
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112183
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر