Aggregation-based self-supervised evidential clustering for imbalanced data

Zuowei Zhang

doi:10.1016/j.inffus.2025.103721

Aggregation-based self-supervised evidential clustering for imbalanced data

2025-09-11

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DOI：10.1016/j.inffus.2025.103721

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• 提出一种基于密度的聚集规则，用于将子簇融合为单例簇，直至匹配真实簇数量。 • 引入基于KNN加权均值的自监督证据划分方法，利用单例簇作为先验知识对剩余对象进行划分。 • 通过微簇（meta-clusters）对不平衡数据中的部分不精确性进行建模，以降低错误率；已在合成数据集、真实世界数据集和图像数据集上得到验证。

Aggregation-based self-supervised evidential clustering for imbalanced data

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