【摘 要】
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为改善单一聚类算法的聚类性能，提出一种基于自组织特征映射（SOM）聚类集成算法。该算法利用多个具有差异性的聚类成员，将原始数据集转换成一个新的特征空间矩阵；然后计算各个聚类
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为改善单一聚类算法的聚类性能，提出一种基于自组织特征映射（SOM）聚类集成算法。该算法利用多个具有差异性的聚类成员，将原始数据集转换成一个新的特征空间矩阵；然后计算各个聚类成员的聚类综合质量，并将其作为新特征空间矩阵的属性权重，最后利用SOM神经网络进行集成，产生最终的共识聚类结果。实验结果表明，与集成前的基聚类算法和其它聚类集成算法相比，该算法能够有效地提高聚类质量。
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