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Clustering with Repulsive Prototypes

Winkler, Roland und Rehm, Frank und Kruse, Rudolf (2008) Clustering with Repulsive Prototypes. In: Advances in Data Analysis, Data Handling and Business Intelligence, Seiten 207-215. Springer Berlin Heidelberg. GfKL 2008, 2008-07-16 - 2008-07-18, Hamburg. ISBN 978-3-642-01045-3. ISSN 1431-8814

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Offizielle URL: http://www.springerlink.com/content/l747q41ll224v6p1/

Kurzfassung

Although there is no exact definition for the term extit{cluster}, in the 2D case, it is fairly easy for human beings to decide which objects belong together. For machines on the other hand, it is hard to determine which objects form a cluster. Depending on the problem, the success of a clustering algorithm depends on the idea of their creators about what a cluster should be. Likewise, each clustering algorithm comprises a characteristic idea of the term cluster. For example the fuzzy c-means algorithm tends to find spherical clusters with equal numbers of objects. Noise clustering focuses on finding spherical clusters of user-defined diameter. In this paper, we present an extension to noise clustering that tries to maximize the distances between prototypes. For that purpose, the prototypes behave like repulsive magnets that have an inertia depending on their sum of membership values. Using this repulsive extension, it is possible to prevent that groups of objects are divided into more than one cluster. Due to the repulsion and inertia, we show that it is possible to determine the number and approximate position of clusters in a data set.

Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Paper)
Titel:Clustering with Repulsive Prototypes
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Winkler, RolandNICHT SPEZIFIZIERT
Rehm, FrankNICHT SPEZIFIZIERT
Kruse, RudolfNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:31 August 2008
Erschienen in:Advances in Data Analysis, Data Handling and Business Intelligence
Referierte Publikation:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Seitenbereich:Seiten 207-215
Verlag:Springer Berlin Heidelberg
Name der Reihe:Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization
ISSN:1431-8814
ISBN:978-3-642-01045-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Repulsive Prototypes, Fuzzy c-Means, Noise Clustering, Air Traffic Management
Veranstaltungstitel:GfKL 2008
Veranstaltungsort:Hamburg
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:2008-07-16 - 2008-07-18
Veranstalter :German Classification Society - Gesellschaft für Klassifikation (GfKl)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:ATM und Flugbetrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Effiziente Flugführung und Flugbetrieb (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugführung > Luftverkehrssysteme
Hinterlegt von: Roland Winkler
Hinterlegt am:02 Apr 2009
Letzte Änderung:12 Dez 2013 20:34

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