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I vari algoritmi di clustering sono stati sviluppati dal convenzionale gerarchica cluster analysis (HCA) e partizionamento algoritmi di clustering hanno i loro limiti e ambiti di applicazioni. Tuttavia, nel settore dell'e-naso dove viene applicato il clustering, gli algoritmi convenzionali (principalmente HCA) svolgono ancora un ruolo dominante. Inoltre, il confronto Sito Belstaff Abbigliamento tra i diversi metodi di clustering o validazione dei risultati di clustering è stato raramente menzionato. In questo articolo, vi presentiamo un metodo di clustering state-of-the-art - il clustering spettrale - e lo confrontiamo con sei convenzionali metodi di raggruppamento: K-cluster (ISODATA, FCM e k-mezzi) e HCA (singolo collegamento, completo di collegamento e Ward). Tre criteri di convalida esterni - criteri di informazione reciproca (MI), la precisione e l'indice rand (RI) - sono stati usati per valutare le prestazioni di clustering su tre e-naso set di dati indipendenti. Il raggruppamento spettrale supera con significatività statistica (alpha u0026 nbsp; = u0026 nbsp; 0,05) le prestazioni di altri metodi, e il singolo legame presenta la peggiore (inaccettabile) risultato di clustering. Inoltre, l'approccio proposto - a grappolo criteri di convalida in combinazione con il voto a maggioranza - in Belstaff Uomo Pelle un certo senso fa clustering di una tecnica di classificazione semi-supervisionato. Usando questo approccio, è possibile confrontare metodi semi-supervisionato basato cluster con metodi di classificazione per trovare quale metodo è migliore per la discriminazione di una certa naso elettronico di dati.
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