TLWCC:一种双层子空间加权协同聚类算法

• 作者: 肖龙飞 陈小军
• 来源期刊: 集成技术
• 关键词: 协同聚类 加权 聚类 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 字数: 4812字
• 语种: 中文

摘要

协同聚类是对数据矩阵的行和列两个方向同时进行聚类的一类算法.本文将双层加权的思想引入协同聚类,提出了一种双层子空间加权协同聚类算法(TLWCC).TLWCC对聚类块(co-cluster)加一层权重,对行和列再加一层权重,并且算法在迭代过程中自动计算块、行和列这三组权重.TLWCC考虑不同的块、行和列与相应块、行和列中心的距离,距离越大,认为其噪声越强,就给予小权重；反之噪声越弱,给予大权重.通过给噪声信息小权重,TLWCC能有效地降低噪声信息带来的干扰,提高聚类效果.本文通过四组实验展示TLWCC算法识别噪声信息的能力、参数选取对算法聚类结果的影响程度,算法的聚类性能和时间性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈小军		12	209	5.0	12.0
3	肖龙飞		1	0	0.0	0.0