基于co-occurrence相似度的聚类集成方法

• 作者: 冯嘉毅 凌光 王明春
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类集成 binary相似度 co-occurrence相似度 基于簇相似的划分算法 基于co-occurrence相似度的聚类集成
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 441-445,461
• 分类号: TP18
• 字数: 5765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00441

摘要

首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述:然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中.利用co-occurrence相似度在计算某个初始聚类结果中数据对象之间的相似度时,充分考虑了其他初始聚类结果和该初始聚类结果之间的相互影响和联系.实验表明,基于co-occurrence相似度的聚类集成(CSCE)方法能有效识别数据之间的细微结构,有助于提高聚类集成的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明春	天津职业技术师范大学理学院	12	74	4.0	8.0
2	冯嘉毅	天津职业技术师范大学理学院	3	12	2.0	3.0
3	凌光	天津职业技术师范大学理学院	7	58	4.0	7.0