【摘 要】
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聚类集成算法通过合并某个数据集的多个划分(基聚类)结果来提高最终聚类的准确性,所以基聚类的质量对于最终的集成划分至关重要。传统的聚类集成中的基聚类使用最多的是K―me
【机 构】
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华东交通大学电气与自动化工程学院; 江西省先进控制与优化重点实验室; 西北工业大学光学影像分析与学习中心;
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聚类集成算法通过合并某个数据集的多个划分(基聚类)结果来提高最终聚类的准确性,所以基聚类的质量对于最终的集成划分至关重要。传统的聚类集成中的基聚类使用最多的是K―means。但K-means对于结构复杂的数据集,不能产生较好的聚类结果,所以它生成基聚类还是有缺陷,而且聚类集成得到的解并不是最终解,还需要传统的聚类算法来获得最终聚类。为此我们提出了一种新的聚类集成的方法(SBKM)。本文方法的新颖之处在于,在生成阶段我们使用谱聚类算法来获得基聚类,通过评价指标NMI来选取基聚类结果。用双边聚类算法(BKM)将样本和基聚类同时聚类,直接得到最终聚类结果。在实验中,将本文的方法与一些聚类进行了比较方法。我们的方法取得了较好的结果。
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