一种基于聚类集成技术的混合型数据聚类算法

被引：19

作者：

罗会兰 ^{[1
,2
]}

危辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 江西理工大学信息工程学院

[2] 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

来源：

计算机科学 | 2010年 / 37卷 / 11期

关键词：

聚类集成; 混合型数据; 相似性度量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

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。

引用

页码：234 / 238+274 +274

页数：6