【摘 要】
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序列化信息瓶颈（Sequential information bottleneck,sIB）算法是一种广泛使用的聚类算法。该算法采用联合概率模型表示数据,对样本和属性的相关性有较好的表达能力。但是sIB算
【基金项目】
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国家自然科学基金（61170223）资助项目,国家自然科学基金, 河南人才培养联合基金（U1204610）资助项目, 河南省科技攻关计划（132102210404）资助项目
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序列化信息瓶颈（Sequential information bottleneck,sIB）算法是一种广泛使用的聚类算法。该算法采用联合概率模型表示数据,对样本和属性的相关性有较好的表达能力。但是sIB算法采用的联合概率模型假设数据各个属性对聚类的贡献度相同,从而削弱了聚类效果。本文提出了赋权联合概率模型概念,采用互信息度量属性重要度,并构建赋权联合概率模型来优化数据表示,从而达到突出代表性属性、抑制冗余属性的目的。UCI数据集上的实验表明,基于赋权联合概率模型的WJPM_sIB算法优于sIB算法,在F1
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