一种选择性加权聚类融合算法

摘要：

传统的聚类融合方法通过融合所有成员实现融合,无法彻底消除劣质聚类成员对融合质量的影响,而从聚类成员的选择和加权两方面进行聚类融合,即先采用两两融合技术代替融合所有聚类结果进行聚类成员选择,然后进行基于属性的聚类成员加权,在理论上具有更好优越性.通过对真实数据和模拟数据的实验发现,该算法能有效处理聚类成员的质量差异,比传统聚类融合能得到更好的聚类结果,具有较好可扩展性.

关键词：聚类融合、聚类成员选择、聚类成员加权

所属期刊栏目：48

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金06JJ50143

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：195-200