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基于簇间连接的元聚类集成算法
被引量：
3
1
作者
杜淑颖
丁世飞
邵长龙
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期961-969,共9页
聚类集成已经成为数据挖掘和机器学习中的热门研究课题,尽管近年来取得了重大进展,但目前聚类集成的研究仍存在两个具有挑战性的问题.首先,大部分集成算法倾向于在对象的层面研究相似度,缺乏发掘簇层面信息的能力;其次,目前许多集成算...
聚类集成已经成为数据挖掘和机器学习中的热门研究课题,尽管近年来取得了重大进展,但目前聚类集成的研究仍存在两个具有挑战性的问题.首先,大部分集成算法倾向于在对象的层面研究相似度,缺乏发掘簇层面信息的能力;其次,目前许多集成算法仅仅关注簇内对象的直接共现,忽略了簇与簇之间的关系.针对这两个问题,提出一种基于簇间连接的元聚类集成算法,首先根据Jaccard相似度构造一个簇相似度矩阵,然后利用连接三元组细化这个相似度矩阵,最后通过图划分和成员分配得到最后的结果.理论分析和实验测试表明,提出的算法不仅能产生较好的聚类结果,而且受聚类集成规模的影响较小.
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关键词
簇间相似性
聚类集成
聚类
连接三元组
元聚类
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职称材料
题名
基于簇间连接的元聚类集成算法
被引量：
3
1
作者
杜淑颖
丁世飞
邵长龙
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
徐州生物工程职业技术学院信息管理学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期961-969,共9页
基金
国家自然科学基金(62276265,61976216)
江苏高校“青蓝工程”
江苏省高等职业院校专业带头人高端研修资助项目(2021GRFX074)
文摘
聚类集成已经成为数据挖掘和机器学习中的热门研究课题,尽管近年来取得了重大进展,但目前聚类集成的研究仍存在两个具有挑战性的问题.首先,大部分集成算法倾向于在对象的层面研究相似度,缺乏发掘簇层面信息的能力;其次,目前许多集成算法仅仅关注簇内对象的直接共现,忽略了簇与簇之间的关系.针对这两个问题,提出一种基于簇间连接的元聚类集成算法,首先根据Jaccard相似度构造一个簇相似度矩阵,然后利用连接三元组细化这个相似度矩阵,最后通过图划分和成员分配得到最后的结果.理论分析和实验测试表明,提出的算法不仅能产生较好的聚类结果,而且受聚类集成规模的影响较小.
关键词
簇间相似性
聚类集成
聚类
连接三元组
元聚类
Keywords
inter-cluster similarity
clustering ensemble
clustering
connecting triples
meta-clustering
algorithm
(
mcla
)
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于簇间连接的元聚类集成算法
杜淑颖
丁世飞
邵长龙
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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