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Erschienen in:
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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

NEC: A Hierarchical Agglomerative Clustering Based on Fisher and Negentropy Information

verfasst von : Angelo Ciaramella, Giuseppe Longo, Antonino Staiano, Roberto Tagliaferri

Erschienen in: Neural Nets

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper a hierarchical agglomerative clustering is introduced. A hierarchy of two unsupervised clustering algorithms is considered. The first algorithm is based on a competitive Neural Network or on a Probabilistic Principal Surfaces approach and the second one on an agglomerative clustering based on both Fisher and Negentropy information. Different definitions of Negentropy information are used and some tests on complex synthetic data are presented.

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Metadaten
Titel
NEC: A Hierarchical Agglomerative Clustering Based on Fisher and Negentropy Information
verfasst von
Angelo Ciaramella
Giuseppe Longo
Antonino Staiano
Roberto Tagliaferri
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Neural Nets

Print ISBN: 978-3-540-33183-4

Electronic ISBN: 978-3-540-33184-1

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11731177_8

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