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提出一种新的基于非负矩阵分解（NMF）方法的聚类组合算法（NMFCCA）.该算法首先采用K-均值算法作为基聚类器,然后使用NMF方法从基聚类器输出结果中提取数据对象的关键特征,最后在关键特征空间中划分数据对象,生成最终结果.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,所提出的算法是有效可行的.
一种新的聚类组合算法
【摘 要】
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提出一种新的基于非负矩阵分解（NMF）方法的聚类组合算法（NMFCCA）.该算法首先采用K-均值算法作为基聚类器,然后使用NMF方法从基聚类器输出结果中提取数据对象的关键特征,最后在关
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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福州大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年6期
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（2009J01283、2009J01248）
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