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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hard and Fuzzy c-means Algorithms with Pairwise Constraints by Non-metric Terms

verfasst von : Yasunori Endo, Naohiko Kinoshita, Kuniaki Iwakura, Yukihiro Hamasuna

Erschienen in: Modeling Decisions for Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Recently, semi-supervised clustering has been focused, e.g., Refs. [2–5]. The semi-supervised clustering algorithms improve clustering results by incorporating prior information with the unlabeled data. This paper proposes three new clustering algorithms with pairwise constraints by introducing non-metric term to objective functions of the well-known clustering algorithms. Moreover, its effectiveness is verified through some numerical examples.

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Metadaten
Titel
Hard and Fuzzy c-means Algorithms with Pairwise Constraints by Non-metric Terms
verfasst von
Yasunori Endo
Naohiko Kinoshita
Kuniaki Iwakura
Yukihiro Hamasuna
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Modeling Decisions for Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-12053-9

Electronic ISBN: 978-3-319-12054-6

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-12054-6_13