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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Asymmetric k-Means Algorithm

verfasst von : Dominik Olszewski

Erschienen in: Adaptive and Natural Computing Algorithms

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, an asymmetric version of the

k

-means clustering algorithm is proposed. The asymmetry arises caused by the use of asymmetric dissimilarities in the

k

-means algorithm. Application of asymmetric measures of dissimilarity is motivated with a basic nature of the

k

-means algorithm, which uses dissimilarities in an asymmetric manner. Clusters centroids are treated as the dominance points governing the asymmetric relationships in the entire cluster analysis. The results of experimental study on the real data have shown the superiority of asymmetric dissimilarities employed for the

k

-means method over their symmetric counterparts.

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Metadaten
Titel
Asymmetric k-Means Algorithm
verfasst von
Dominik Olszewski
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-20267-4_1