一种基于T-分布随机近邻嵌入的聚类集成方法

• 作者: 安晶 徐森 徐秀芳 徐静 皋军 花小朋
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 聚类分析 聚类集成 层次聚类
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1316-1322
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT170937

摘要

该文将T-分布随机近邻嵌入(TSNE)引入到聚类集成问题中,提出一种基于TSNE的聚类集成方法.首先通过TSNE最小化超图邻接矩阵的行对应的高维数据点与低维映射点分布之间的KL散度,使得高维空间结构在低维空间得以保持,然后在低维空间运行层次聚类算法获得最终的聚类结果.在基准数据集上的实验结果表明:TSNE能够提高层次聚类算法的聚类质量,该文方法获得了优于主流聚类集成方法的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安晶	盐城工学院信息工程学院	40	133	6.0	9.0
2	徐森	盐城工学院信息工程学院	33	233	7.0	14.0
3	徐静	盐城工学院信息工程学院	14	81	5.0	8.0
4	花小朋	盐城工学院信息工程学院	22	122	7.0	10.0
5	皋军	盐城工学院信息工程学院	23	114	7.0	10.0
6	徐秀芳	盐城工学院信息工程学院	32	133	6.0	10.0