非共现数据的二元化加权转化算法

作者：姬波; 叶阳东

来源：模式识别与人工智能, 2013, (06): 584-591.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2013.06.012

• 非共现数据
• 特征权重
• 信息瓶颈
• 面向范畴数据的序列化信息瓶颈(CD-sIB)算法
• 二元化转化 Non Co-occurrence Data
• Feature Weighting
• Information Bottleneck
• Categorical DataSequential Information Bottleneck(CD-sIB) Algorithm
• Binary Transformation

面向范畴数据的序列化信息瓶颈算法(CD-sIB)假设数据各个属性特征对二元化转化的贡献均匀,从而影响转化效果.文中提出二元化加权转化方法来反映非共现数据的特征.该方法通过突出非共现数据的代表性属性,从抑制非代表性(冗余)属性,从而获取最佳共现表示.文中提出随机分布数据的适用性和计算方法的无监督性两个非共现加权原则,并基于加权粒度概念构造二元化加权转化算法.实验结果表明,文中算法的聚类精度优于其它算法.

• 单位
  郑州大学