一种改进的基于属性重要性的加权聚类集成

摘要

聚类成员的质量问题是影响聚类集成效果的关键因素之一。目前针对于聚类集成的一致性函数研究较多，针对聚类成员的质量研究较少。本文提出了一种改进的基于属性重要性的加权聚类集成，根据互信息来度量两个聚类成员共享统计信息。并以此设计权重，对初始聚类结果进行加权，进而生成结果。该算法实验结果表明，同对比的聚类集成算法相比，所提出算法的聚类效果有所提高。