【摘 要】
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利用独立特征子集与连接三元组思想,将多个基聚类结果进行聚合,将显著提高聚类集成结果的准确性.针对特征数目较多的复杂数据集,本文提出了一种基于多链接特征子集的聚类集成
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室（西安邮电大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702414)资助;陕西省科技统筹创新工程项目(2019ZDLGY07-08)资助;陕西省教育厅专项科研计划项目(16JK1701)资助
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利用独立特征子集与连接三元组思想,将多个基聚类结果进行聚合,将显著提高聚类集成结果的准确性.针对特征数目较多的复杂数据集,本文提出了一种基于多链接特征子集的聚类集成算法,根据特征之间的关系,提出独立特征子集的选取算法,将生成的数据子集作为聚类集成算法的输入,使用不同的聚类算法生成多种不同的基聚类结果,然后提出一种能够关联不同属性的集成算法,将多种不同的基聚类结果作为集成算法的输入进行集成,融合不同的结果得到唯一的结果.该算法的优点包括:1)通过对特征子集的选取,消除了重复特征对聚类结果的干扰,有利于充分利
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