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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/21571
Título: Consensus-Based Agglomerative Hierarchical Clustering
Autor: García Lapresta, José Luis
Pérez Román, David
Año del Documento: 2017
Editorial: Springer
Descripción: Producción Científica
Documento Fuente: Fuzzy Sets, Rough Sets, Multisets and Clustering. eds. V. Torra, A. Dahlbom, Y. Narukawa. Springer, 2017 (Studies in Computational Intelligence 671)
Resumen: In this contribution, we consider that a set of agents assess a set of alternatives through numbers in the unit interval. In this setting, we introduce a measure that assigns a degree of consensus to each subset of agents with respect to every subset of alternatives. This consensus measure is defined as 1 minus the outcome generated by a symmetric aggregation function to the distances between the corresponding individual assessments. We establish some properties of the consensus measure, some of them depending on the used aggregation function. We also introduce an agglomerative hierarchical clustering procedure that is generated by similarity functions based on the previous consensus measures
Materias (normalizadas): Matemáticas
Operadores, Teoría de
ISBN: 978-3-319-47557-8
Patrocinador: Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (ECO2012-32178)
Junta de Castilla y León (programa de apoyo a proyectos de investigación – Ref. VA066U13)
Version del Editor: http://www.springer.com/us/book/9783319475561
Idioma: eng
URI: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/21571
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones:DEP20 - Capítulos de monografías

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