基于聚类融合算法的高维数据聚类的研究

本文对基于聚类融合算法的高维数据聚类方法进行了研究。首先介绍了聚类融合方法,然后提出改进的随机投影算法,并将其运用到聚类融合算法中。实验证明,该方法比传统的主成分高维数据约减方法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性。对于聚类融合中的关键问题——如何合并多个聚类才能最终得到最优的聚类结果问题,本文将其转换为图分割问题,这种方法在形成最终的聚类结果时允许同时考虑数据点之间的相似性及簇之间的相似性。实验表明这种方法能获得更好的效果。