选择性聚类融合相关论文
针对传统选择性聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰以及聚类准确性不高等问题,提出了一种新的选择性加权聚类融合算法。算法......
由于缺少数据分布、参数和数据类别标记的先验信息,部分基聚类的正确性无法保证,进而影响聚类融合的性能;而且不同基聚类决策对于......
针对当前研究动态复杂网络的热点问题,提出了一种基于选择性聚类融合的社区挖掘算法。该算法首先将动态过程划分为相同时间间隔的......
聚类是将数据样本划分成不同的类,使得在同一类内的数据对象尽可能相似,不同类之间的数据对象相似性尽可能小,它属于无监督的机器......
传统的聚类融合方法通常是将所有产生的聚类成员融合以获得最终的聚类结果。在监督学习中,选择分类融合方法会获得更好的结果,从选......
