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一种基于k-means的聚类集成方法
【机构】 北京理工大学管理与经济学院； 北京理工大学计算机科学工程系；
【摘要】 针对一个特定的聚类问题,选择“最佳”算法是一项挑战性任务,而研究表明,对多次聚类进行集成,可以获得更好的效果。提出一种聚类集成方法,先采用仅适用于发现凸面形状簇的 k-means算法以及bootstrapping技术适度生成集成中的不同分区,再将分区聚类结果转换为距离矩阵并加以集中,然后采用最近邻连接方法重聚这些矩阵,以便形成最终的聚类结果。该方法可以实现对非凸面形状簇的有效聚类,实验表明了该方法的有效性。
- 【会议录名称】 全国第九届企业信息化与工业工程学术会议论文集
- 【会议名称】全国第九届企业信息化与工业工程学术会议
- 【会议时间】2005-10
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】F224
- 【主办单位】中国电子学会工业工程分会、中国优选法统筹法与经济数学研究会工业工程分会及管理学分会、国际信息处理联合会中国委员会第五技术委员会、北京理工大学