【摘 要】
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提出一种基于Bagging的集成聚类方法，采用一种新的数据集采样技术生成数据子集，尽可能的保持了子样本的多样性和最大相关性，然后应用一种改进的k均值聚类算法生成个体学习器，根据
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提出一种基于Bagging的集成聚类方法，采用一种新的数据集采样技术生成数据子集，尽可能的保持了子样本的多样性和最大相关性，然后应用一种改进的k均值聚类算法生成个体学习器，根据互信息对数据集的不同聚类结果进行处理，最后通过计算有争议的数据对象与各个聚类中心的距离将其重新划分到新的聚类结果中。在多个UCI标准数据集上的实验结果表明，该方法能有效改善聚类质量。
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