【摘 要】
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针对群体聚类算法中，一般以群体成员偏好矢量的相似度作为相聚依据，但这类方法通常不能保证群体聚类后聚集的一致性的问题。提出了成员与成员集的相似度概念，给出了基于聚集一致
【基金项目】
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湖南省交通厅项目（200610）,长沙理工大学2005年度基金（05XXJS006）资助课题
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针对群体聚类算法中，一般以群体成员偏好矢量的相似度作为相聚依据，但这类方法通常不能保证群体聚类后聚集的一致性的问题。提出了成员与成员集的相似度概念，给出了基于聚集一致性的成员与聚集相聚的条件，描述了一个改进的群体聚类启发式算法。同时，还定义了群体及聚集一致性的偏差指标和相对偏差指标，用以评估聚类结果。实例测试表明，该算法有较好的聚类性能和较低的一致性偏差指标。
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