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一种基于聚类集成技术的混合型数据聚类算法

     

摘要

提出了一种基于集成技术和谱聚类技术的混合数据聚类算法CBEST.它利用聚类集成技术产生混合数据间的相似性,这种相似性度量没有对数据特征值分布模型做任何的假设.基于此相似性度量得到的待聚类数据的相似性矩阵,应用谱聚类算法得到混合数据聚类结果.大量真实和人工数据上的实验结果验证了CBEST的有效性和它对噪声的鲁棒性.与其它混合数据聚类算法的比较研究也证明了CBEST的优越性能.CBEST还能有效融合先验知识,通过参数的调节来设置不同属性在聚类中的权重.

著录项

  • 来源
    《计算机科学》|2010年第11期|234-238,274|共6页
  • 作者

    罗会兰; 危辉;

  • 作者单位

    江西理工大学信息工程学院,赣州,341000;

    复旦大学计算机科学技术学院,上海市智能信息处理重点实验室,上海,200433;

    复旦大学计算机科学技术学院,上海市智能信息处理重点实验室,上海,200433;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    聚类集成; 混合型数据; 相似性度量;

  • 入库时间 2023-07-24 19:22:46

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