基于新的成员选择方法的聚类融合算法

• 作者: 何亮 冯中慧 王栋
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 聚类融合 聚类成员选择方法 聚类精度 差异度
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

聚类融合是聚类分析领域的一个研究热点，它将针对同一问题产生的多个聚类成员（即聚类结果）融合成一个结果，以提高聚类算法的鲁棒性和准确性。在聚类融合过程中，聚类成员的“质量”非常重要，一些“质量”比较差的聚类成员会直接影响聚类融合的结果。在深入研究聚类融合算法基础上，提出新的加权JP（Jaccard index-Pre-cision）聚类成员选择方法和基于该方法的聚类融合算法。在多个不同数据集上的实验结果表明，利用这种新的聚类成员选择方法可以有效地改善聚类融合算法结果的准确性和鲁棒性，性能显著提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王栋	西安交通大学电子与信息工程学院	134	1472	19.0	33.0
3	冯中慧	西安交通大学电子与信息工程学院	6	43	4.0	6.0
4	何亮	西安交通大学电子与信息工程学院	6	31	4.0	5.0