基于三支决策的高斯混合聚类研究

摘要：

针对隶属关系不明确的情况,即样本点属于多个类别的概率接近,高斯混合模型聚类存在较大的误判风险的问题,将三支决策思想融入高斯混合模型中,提出一种基于三支决策的高斯混合聚类算法.新算法计算出数据对象属于各个类簇的后验概率作为决策评价函数,用于确定聚类结果的正域和边界域.由于新算法对边界对象采取了比一般高斯混合聚类算法更加谨慎的操作,避免了直接做出对象属于某一类或不属于某一类的决策所需承担的风险,从而有效减小了误判代价.实验进一步表明,所提出的算法不仅继承了高斯混合聚算法的特点,具有良好的聚类性能,而且还对于非球形数据簇表现出优良的聚类效果.

关键词：三支决策;高斯混合模型;聚类;后验概率;边界域

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金;宁夏自然科学基金

在线出版日期：2021-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：806-815