【摘 要】
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聚类集成是机器学习和数据挖掘领域中一种极其重要的方法,它通过设计共识函数的方法对聚类集体中多个带有差异性的聚类结果进行集成,从而提高聚类结果的质量。聚类集成虽然可以提高学习精度,但对于如何选择个体精度高、差异性大的基聚类结果仍存在着许多困难。选择性聚类集成的实质是选取一部分差异性大、准确性高的基聚类结果进行集成,从而提高聚类集成结果的质量。聚类集成解决的问题主要集中在以下两个方面:一是使产生的初始
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聚类集成是机器学习和数据挖掘领域中一种极其重要的方法,它通过设计共识函数的方法对聚类集体中多个带有差异性的聚类结果进行集成,从而提高聚类结果的质量。聚类集成虽然可以提高学习精度,但对于如何选择个体精度高、差异性大的基聚类结果仍存在着许多困难。选择性聚类集成的实质是选取一部分差异性大、准确性高的基聚类结果进行集成,从而提高聚类集成结果的质量。聚类集成解决的问题主要集中在以下两个方面:一是使产生的初始基聚类结果即聚类成员呈现多样性;二是选取合适的融合方法。然后将这些聚类成员集成,进而获得最后的聚类结果。选择性聚类集成除了研究聚类集成的两个关键问题之外,还需要研究的重点是如何设计合适的选择策略,进而从产生的多样性聚类结果中选择部分合适的聚类成员进行聚类集成,以此提高聚类结果的质量。鉴于聚类有效性指数可用来测量聚类结果的良好性,本文利用此特点进行筛选基聚类成员集,进而提出了基于聚类有效性指数的选择性聚类集成算法。本文的具体工作主要围绕选择性聚类集成的选择策略进行,具体分为以下两个方面:第一,提出了一种基于单一聚类有效性指数的选择性聚类集成算法研究,该算法采用三个经典的聚类有效性指数来度量基聚类结果的有效性,利用NMI(Normalized Mutual Information,标准化互信息)选择出效果较好的基聚类结果,然后使用CSPA算法进行集成,从而提高聚类结果的质量。第二,鉴于单一聚类有效性指数仅适用于特定分布的数据集,本文进一步提出了一种基于多个聚类有效性指数的选择性聚类集成算法研究。该算法综合3个聚类有效性指数对初始基聚类结果进行评价,然后挑选某个区段的基聚类结果使用CSPA方法来进行集成。本文在5个人工数据集上对所提出的上述算法展开了对比科学实验,实验结果显示,本文算法提升了聚类集成结果的准确度。
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