【摘 要】
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传统聚类方法处理的是同构数据,无法满足异构数据同时聚类的应用需求,聚类结果的准确率较低,标签可读性较差。针对上述问题,提出一种基于电阻网络的异构数据协同聚类算法。该
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（90924026）, 国家“863”计划基金资助项目（2008AA01Z121 2007AA01Z338）
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传统聚类方法处理的是同构数据,无法满足异构数据同时聚类的应用需求,聚类结果的准确率较低,标签可读性较差。针对上述问题,提出一种基于电阻网络的异构数据协同聚类算法。该算法将异构关联数据抽象为多部图形式的电阻网络,进行特征计算及聚类。在对异构数据进行协同聚类后,可以得到一种聚类结构,其中每一类包含多种异构数据,它们之间可以互为标签,标签可读性高。实验结果证明,该方法是一种切实可行且效果优异的数据聚类算法。
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