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一种基于自适应最近邻的聚类融合方法  
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【英文篇名】 Clustering ensemble algorithm based on adaptive nearest neighbors
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【作者】 黄少滨; 李建; 刘刚;
【英文作者】 HUANG Shaobin1; LI Jian1; 2; LIU Gang11.College of Computer Science and Technology; Harbin Engineering University; Harbin 150001; China 2.The Army of 91055; PLA; China;
【作者单位】 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 中国人民解放军91055部队;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 19期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 聚类融合; 自适应最近邻; ANNCE算法;
【英文关键词】 clustering ensemble; adaptive nearest neighbors; ANNCE algorithm;
【摘要】 聚类融合通过把具有一定差异性的聚类成员进行组合,能够得到比单一算法更为优越的结果,是近年来聚类算法研究领域的热点问题之一。提出了一种基于自适应最近邻的聚类融合算法ANNCE,能够根据数据分布密度的不同,为每一个数据点自动选择合适的最近邻选取范围。该算法与已有的基于KNN的算法相比,不仅解决了KNN算法中存在的过多参数需要实验确定的问题,还进一步提高了聚类效果。
【英文摘要】 The clustering ensemble algorithms can get a more superior result than the single clustering algorithms,because clustering ensemble combines clustering members which have some difference in each other.The problem of clustering ensemble algorithms has become one of the hot field in recent years.Based on the concept of adaptive nearest neighbors,this paper proposes a new clustering ensemble Adaptive Nearest Neighbors Clustering Ensemble(ANNCE)algorithm.This algorithm can automatically select a different numbe...
【基金】 国家科技支撑计划项目(No.2009BAH42B02); 国家自然科学基金(No.60873038)
【更新日期】 2012-08-23
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 1引言所谓聚类就是将物理或抽象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程[1]。一个好的聚类方法应该使这些类的类内相似度(大部分是基于距离的)尽可能小,而类间相似度尽可能大。近些年来,聚类技术蓬勃发展,在数据挖掘、机器学习、空间数据库技术、统计学、生物学以及市场

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