多标签符号型属性值划分的聚类方法

温柳英*(),袁伟

西南石油大学计算机科学学院，四川 成都 610500

收稿日期:2019-10-31出版日期:2020-03-20发布日期:2020-03-27
通讯作者:温柳英E-mail:wenliuying1983@163.com
作者简介:温柳英(1983—)，女，博士，讲师，研究方向为多标签学习、属性提取、粒计算. E-mail:wenliuying1983@163.com
基金资助:浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题项目(OBDMA201601);四川省科技厅应用基础研究项目(2019YJ0314);四川省青年科技创新研究团队(2019JDTD0017)

Clustering method for multi-label symbolic value partition

Liu-ying WEN*(),Wei YUAN

School of Computer Science, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, Sichuan, China

Received:2019-10-31Online:2020-03-20Published:2020-03-27
Contact:Liu-ying WEN E-mail:wenliuying1983@163.com

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种多标签符号型属性值划分的聚类方法(clustering method for multi-label symbolic value partition, CMSVP)。首先，利用标签排序和K-means算法，对原始标签信息进行聚类。然后，为每一个属性构建一个无向加权图。图中的每一个节点代表一个属性值，边的权重则表示节点之间的相似度。最后，对所有的无向加权图进行随机游走，得到属性值的聚类方案。实验在6个多标签数据集上进行。结果表明，CMSVP算法在对数据有效地进行压缩的同时，也能在一定程度上提高数据的分类性能。


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