【摘 要】
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谱聚类可以任意形状的数据进行聚类,在聚类集成中能够有效的提高基聚类的质量。以往的聚类集成算法中,聚类集成得到的结果并不是最终聚类结果,还需要利用聚类算法来获得最终聚类结果,在整个过程中会使得解由离散-连续-离散的转变。提出了一种基于谱聚类的双边聚类集成算法。算法首先在生成阶段使用谱聚类算法来获得基聚类,通过标准互信息来选取基聚类。将选出来基聚类和样本作为图的顶点,并对构建的图利用双边聚类算法对基聚
【机 构】
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华东交通大学电气与自动化工程学院,江西省先进控制与优化重点实验室,西北工业大学光学影像分析与学习中心
【基金项目】
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国家自然科学基金地区项目(61563015,61963015),国家自然科学基金重点项目(61733005),江西省自然科学基金项目(20171ACB21039,20192BAB207024),江西省教育厅科技项目(GJJ150552,GJJ170376)。
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谱聚类可以任意形状的数据进行聚类,在聚类集成中能够有效的提高基聚类的质量。以往的聚类集成算法中,聚类集成得到的结果并不是最终聚类结果,还需要利用聚类算法来获得最终聚类结果,在整个过程中会使得解由离散-连续-离散的转变。提出了一种基于谱聚类的双边聚类集成算法。算法首先在生成阶段使用谱聚类算法来获得基聚类,通过标准互信息来选取基聚类。将选出来基聚类和样本作为图的顶点,并对构建的图利用双边聚类算法对基聚类和样本同时聚类直接得到最终聚类结果。在实验中,将所提方法与一些聚类集成算法进行了比较,取得了较好的结果。
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