基于有效性指标的聚类集成学习方法

• 作者: 徐涛 王海波
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 集成学习 有效性指标 差异性
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 45-49,70
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 6849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.09.012

摘要

学习器间的差异性是影响集成学习效果的一个关键因素.目前针对分类集成的研究较多,针对聚类集成的研究则相对较少.基于聚类问题的本质特点,提出一种新的聚类集成学习方法,利用聚类有效性指标度量不同聚类结果性能上的差异,根据有效性指标的评价值为聚类结果分配权值,通过加权投票的决策方法进行聚类集成并确定最佳聚类数.理论研究和实验结果证明了新的聚类集成学习方法的可行性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海波	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0