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Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks with Data Field

Chinese Journal of Electronics 2016年第3期25卷 397-402页

作者： WANG Shuliang WANG Dakui LI Caoyuan LI Yan DING Gangyi International School of Software Wuhan University School of Software Beijing Institute of Technology

A clustering algorithm named "Clustering by fast search and find of density peaks" is for finding the centers of clusters quickly. Its accuracy excessively depended on the threshold, and no efficient way was given to select its suitable value, i.e., the value was suggested be estimated on the basis of empirical experience. A new way is proposed to automatically extract the optimal value of threshold by using the potential entropy of data field from the original dataset. For any dataset to be clustered, the threshold can be calculated from the dataset objectively instead of empirical estimation. The results of comparative experiments have shown the algorithm with the threshold from data field can get better clustering results than with the threshold from empirical experience.

关键词： Data field potential entropy Big data clustering Optimal threshold value Automatic extraction

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Feature Selection with Data Field

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Chinese Journal of Electronics 2014年第4期23卷 661-665页

作者： YUAN Hanning WANG Shuliang LI Ying FAN Jinghua School of Software Beijing Institute of Technology State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing International School of Software Wuhan University

A new feature selection method is proposed for high-dimensional data clustering on the basis of data field. With the potential entropy to evaluate the importance of feature subsets, features are filtered by removing unimportant features or noises from the original datasets. Experiments show that the proposed method can sharply reduce the number of dimensions and effectively improve the clustering performance on WDBC dataset.

关键词： potential entropy Data field Feature selection Dimension reduction High-dimensional objects

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