Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
C-DBSCAN: Density-Based Clustering with Constraints
Año:2007
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Density-based clustering methods are of particular interest for applications where the anticipated groups of data instances are expected to differ in size or shape, arbitrary shapes are possible and the number of clusters is not known a priori. In such applications, background knowledge about group-membership or non-membership of some instances may be available and its exploitation so interesting. Recently, such knowledge is being expressed as constraints and exploited in constraint-based clustering. In this paper, we enhance the density-based algorithm DBSCAN with constraints upon data instances ¿ ¿Must-Link¿ and ¿Cannot-Link¿ constraints. We test the new algorithm C-DBSCAN on artificial and real datasets and show that C-DBSCAN has superior performance to DBSCAN, even when only a small number of constraints is available.
Internacional
Si
Nombre congreso
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Toronto
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-3-540-72529
DOI
Fecha inicio congreso
14/05/2007
Fecha fin congreso
17/10/2008
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Título de las actas
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Participante: Myra Spiliopolou (University of Magdemburg)
  • Autor: Ernestina Menasalvas Ruiz (UPM)
  • Participante: Carlos Ruiz (Isoco)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Data Mining Engineering (DaME) Ingeniería de Minería de datos
  • Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software
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