原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对K均值聚类随机初始聚类中心导致的聚类结果不稳定问题,提出一种基于仿射传播的聚类集成算法.该算法把每个聚类集成的成员个体结果看成是原始数据的一个属性,然后在其基础上对聚类成员个体的聚类结果进行加权集成,集成算法采用简单高效的仿射传播聚类,并且提出了直接集成、利用平均规范化互信息(NMI)和聚类有效性Silhouette指标进行加权集成.最后,运用Hungarian算法对仿射传播聚类集成的结果进行类别标签的统一和匹配.在加州大学尔湾分校数据集上进行了实验,结果表明,与集成前的K均值聚类及其他聚类集成算法相比,该算法能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性,建立起来的聚类集成算法具有良好的扩展性和灵活性,而且简单有效.
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文献信息
篇名 采用仿射传播的聚类集成算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 仿射传播 加权集成 K均值聚类 Hungarian算法
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-6
页数 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 覃征 西安交通大学电子与信息工程学院 158 2651 25.0 46.0
5 张选平 西安交通大学电子与信息工程学院 34 679 12.0 25.0
6 王羡慧 西安交通大学电子与信息工程学院 10 57 4.0 7.0
8 高洪江 鲁东大学信息科学与工程学院 10 103 5.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
仿射传播
加权集成
K均值聚类
Hungarian算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
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