一种提升聚类质量的深入方法
机器学习
2013-07-26 v1
摘要
本文提出了淘汰细化算法（KRA），用于细化通过应用 SOM 和 K-Means 聚类算法获得的原始聚类。KRA 算法基于列联表概念。我们计算了原始聚类和细化聚类的指标，并在指标方面比较了原始聚类和细化聚类的质量。所提出的算法（KRA）在教育领域进行了测试，结果表明它在改进指标值方面生成了更高质量的聚类。
引用
@article{arxiv.1307.6814,
title = {A Propound Method for the Improvement of Cluster Quality},
author = {Shveta Kundra Bhatia and V. S. Dixit},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.6814},
year = {2013}
}