【摘 要】
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针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰,以及聚类准确性不高等问题,提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法.该算法实现增量式聚类,能够发现任意形状的聚类.通
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61100211）资助
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针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰,以及聚类准确性不高等问题,提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法.该算法实现增量式聚类,能够发现任意形状的聚类.通过基于互信息计算权值的选择策略,选取部分优质聚类成员,再利用加权共协矩阵实现融合,获得最终的聚类结果.实验证明,与传统聚类融合算法相比,该算法提高了聚类质量,具有较好的扩展性.
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