基于互信息和分形维数相结合的选择性聚类融合算法研究

• 作者: 倪丽萍 倪志伟 吴晓璇 张琛
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 选择性聚类融合 分形维数 互信息 选择策略 共协矩阵
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 847-855
• 页数: 9页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 8256字
• 语种: 中文

摘要

针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰，以及聚类准确性不高等问题，提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法。该算法实现增量式聚类，能够发现任意形状的聚类。通过基于互信息计算权值的选择策略，选取部分优质聚类成员，再利用加权共协矩阵实现融合，获得最终的聚类结果。实验证明，与传统聚类融合算法相比，该算法提高了聚类质量，具有较好的扩展性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪志伟	合肥工业大学管理学院	136	1346	21.0	27.0
5	张琛	合肥工业大学管理学院	16	457	9.0	16.0
7	倪丽萍	合肥工业大学管理学院	31	305	10.0	16.0
11	吴晓璇	合肥工业大学管理学院	4	29	4.0	4.0