基于重采样策略的选择性谱聚类集成学习算法

• 作者: 徐星 柳炳祥 汤可宗 贾建华
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 谱聚类 聚类集成 选择性集成 重采样
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 5536-5542
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.6
• 字数: 4336字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的基于双重采样的选择性集成学习算法.针对集成学习要求学习器个体的差异性分布在样本空间的不同部分,对得到的聚类个体学习器输出进行重采样,以此来计算聚类个体的差异性.针对集成学习要求得到的个体学习器具有一定的精确性,对所有得到的学习器个体集合进行重采样来评估聚类个体精确性.在此基础上选择出集成学习所需的个体集合.以谱聚类算法作为基学习器,用聚类集成策略部分解决了谱聚类算法存在的尺度参数敏感问题,在UCI数据集上的仿真实验验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳炳祥	景德镇陶瓷学院信息工程学院	154	681	13.0	21.0
2	贾建华	景德镇陶瓷学院信息工程学院	12	80	4.0	8.0
3	徐星	景德镇陶瓷学院信息工程学院	19	93	5.0	8.0
4	汤可宗	景德镇陶瓷学院信息工程学院	18	142	5.0	11.0