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Hierarchical clustering driven by cognitive features

Science China(Information Sciences) 2014年第1期57卷 111-124页

作者： LI ChunZhong XU ZongBen QIAO Chen LUO Tao Institute of Statistics and Applied Mathematics Anhui University of Finance and Economics Institute for Information and System Science Xi'an Jiaotong University

For data sets of arbitrary shapes and densities,the existing clusterings have much space to be improved to obtain better *** this paper,clustering is considered as a cognitive problem,and cognitive features are of vital importance to *** combination with psychological experiment,we propose three cognitive features of clustering and model them as a flexible similarity *** a new clustering framework is put forward to integrate the cognitive features by employing the similarity *** two attractive advantages are its low complexity and fitness for various types of data sets,such as data sets of diferent shapes and *** synthetic and real data sets are employed to exhibit the superiority of the new clustering algorithm.

关键词： clustering direction consistent structural nearest neighborhood afecting field manifold

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