ЗАСТОСУВАННЯ АНСАМБЛІВ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ СТІЙКОСТІ РЕЗУЛЬТАТІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ
Анотація
Здійснено огляд існуючих підходів застосування ансамблів алгоритмів у кластерному аналізі. Запропоновано інформаційну технологію підвищення стійкості результатів кластеризації даних медичного обстеження пацієнтів.
Ключові слова
Повний текст:
PDFПосилання
Dudoit S. Bagging to improve the accuracy of a clustering procedure / S. Dudoit, J. Fridlyand // Bioinformatics oxford university. – 2003. – Vol. 19, No. 9. – P. 1090–1099.
Fischer B. Bagging for path-based clustering / B. Fischer, J. M. Buhmann // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. –2003. – Vol. 25, No.11. – 7 р.
Бирюков А. С. Решение задач кластерного анализа коллективами алгоритмов / А.С. Бирюков, В.В. Рязанов, А.С. Шмаков // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2008. – Т. 48, № 1. – C. 176–192.
Topchy A. Adaptive clustering ensembles / A. Topchy, B. Minaei Bidgoli, A. K. Jain, W. Punch Proceeding International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Cambridge, UK, 2004. – P. 272–275.
Strehl A. Cluster ensembles – a knowledge reuse framework for combining multiple partitions / A. Strehl, J. Ghosh // Journal on Machine Learning Research. – Feb. 2002. – P. 583–617.
Fern X. Z. Solving cluster ensemble problems by bipartite graph partitioning / X. Z. Fern, C. E. Brodley // Proceedings of the 21 st International Conference on Machine Learning, Canada, 2004.
Ahmadzadeh M. A. Graph Based Approach for Clustering Ensemble of Fuzzy Partitions / M. Ahmadzadeh, Z. Golestan, J. Vahidi, B. Shirazi // Journal of mathematics and computer Science –2013. – Vol. 6. – P. 154–165.
Topchy A. A mixture model for clustering ensembles / A. Topchy, A.Jain, W. Punch // SIAM International Conference on Data Mining, 2004. – P. 379–390.
Fred A. Combining Multiple Clusterings Using Evidence Accumulation / A. Fred, A. Jain // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence –2005. – Vol. 27, No. 6. – Р. 835–850.
Pestunov I. A. Ensemble of Clustering Algorithms for Large Datasets / I. A. Pestunov, V. B. Berikov, E. A. Kulikova, S. A. Rylov // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. – 2011, Vol. 47, No. 3. – Р. 245–252.
Kuncheva L. I. Experimental comparison of cluster ensemble methods / L. I. Kuncheva, S. T. Hadjitodorov, L. P. Todorova, B. Sofia // Proc. 9th International Conference on Information Fusion, July 2006. – 7 р.
Wang H. Bayesian Clustering Ensemble / H. Wang, H. Shan, A. Banerjee // SIAM international conference on data mining (SDM). Sparks, Nevada, USA. 29April – 2 May, 2009. – Р. 211–222.
Reza G. A Survey: Clustering Ensembles Techniques / G. Reza, S. Md. Nasir, I. Hamidah, M. Norwati // Proceedings of World Academy of Science, Engineering And Technology. – February 2009 – Vol. 26. – Р. 636–645.
Li Taoying Fuzzy Clustering Ensemble with Selection of Number of Clusters / Taoying Li, Yan Chen // Journal Of Computers. – July 2010. – Vol. 5, №. 7. – P. 1112–1119.
Avogadri R. Fuzzy ensemble clustering based on random projections for DNA microarray data analysis / R. Avogadri, G. Valentini // Artificial Intelligence in Medicine, 2008. – Р. 173–183.
Мандель И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. – М., 1988. – 176 с.
Айвазян С. А. Классификация многомерных наблюдений / С. А. Айвазян, З. И. Бежаева, О. В. Староверов. – М., 1974. – 240 с.
DOI: http://dx.doi.org/10.15421/431304
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
Контактна інформація:
Байбуз Олег Григорович - відповідальний редактор
Тел: (056) 766-49-52
Mail: olegbaybuz68@gmail.com
Україна, 49010, м. Дніпро, пр. Гагаріна, 72
--------------------------------------------------------------------
Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
National Library of Ukraine Vernadsky
Bielefeld Academic Search Engine
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.