學習筆記，僅供參考，有錯必糾

關鍵詞：證據聚類；信念峰；不相交鄰域；鄰近數據

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文章目錄

• • • 摘要
    • 簡介
    • 背景信息
    • • 信念函數理論(略)
      • 置信峰值證據聚類(略)
    • 建議方法:BPDNEC
    • • BPDN的基本思想和步驟

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An evidential clustering algorithm by finding belief-peaks and disjoint neighborhoods

摘要

本文介紹了一種新的基于發現置信峰和不相交鄰域的證據聚類算法BPDNEC。BPDNEC的基本思想是，每個聚類中心在其鄰域中成為聚類中心的可能性最高，并且這些聚類中心的鄰域在向量空間中是不相交的。

這種可能性通過證據理論框架中的信念概念來衡量。通過求解與鄰域大小有關的方程，可以確定這種不相交鄰域的大小，并自動將鄰域中具有最高置信度的那些對象檢測為聚類中心。最后，通過最小化關于數據對象不相似矩陣的目標函數來創建一

總結

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