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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

About Some Clustering Algorithms in Evidence Theory

verfasst von : Alexander Lepskiy

Erschienen in: Data Analysis and Optimization

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

The Dempster–Shafer theory of evidence considers data that have a frequency-set nature (the so-called body of evidence). In recent years, there has been interest in clustering such objects to approximate them with simpler bodies of evidence, to analyze the inconsistency of information, reducing the computational complexity of processing algorithms, revealing the structure of the set of focal elements, etc. The article discusses some existing algorithms for clustering evidence bodies and suggests some new algorithms and approaches in such clustering.

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Metadaten
Titel
About Some Clustering Algorithms in Evidence Theory
verfasst von
Alexander Lepskiy
Copyright-Jahr
2023
Buch
Data Analysis and Optimization

Print ISBN: 978-3-031-31653-1

Electronic ISBN: 978-3-031-31654-8

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-31654-8_12

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    Bildnachweise