[1]秦锋 陈奇明 程泽凯.聚类融合算法研究[J].计算机技术与发展,2010,(07):106-108.
　QIN Feng,CHEN Qi-ming,CHENG Ze-kai.An Overview of Clustering Ensemble Approaches[J].,2010,(07):106-108.
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聚类融合算法研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年07期
页码:
106-108
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Overview of Clustering Ensemble Approaches
文章编号:
1673-629X（2010）07-0106-03
作者:
秦锋 陈奇明 程泽凯
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
QIN Feng; CHEN Qi-ming; CHENG Ze-kai
School of Computer Science,Anhui University of Technology
关键词:
聚类; 融合技术; 差异度; 投票
Keywords:
clustering;  ensemble technique;  diversity;  voting
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
聚类是发现数据分布和隐含模式的一项重要技术,但单一聚类算法却很难达到预期的效果。在缺乏样本集先验知识的前提下,目前的分类融合技术很难应用到聚类技术中,导致聚类融合技术起步很晚。近几年的研究发现,聚类融合方法对提高聚类算法的稳定性和高效性发挥了重要的作用。文中对近年来聚类融合的方法和国内外研究现状进行了简单综述,并且以基于投票的聚类融合算法为例,实验证明了其比单一聚类算法的优越性,展望了聚类融合算法的未来
Abstract:
Clustering is a technique for the discovery of data distribution and latent data pattern.Single clustering is hard to reach good result.However,in unsupervised learning,researches of ensemble approaches are concerned only in recent years.Because of the pr

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学重点资助项目（KJ2007A051）秦锋（1962-），男，安徽马鞍山人，教授．硕士生导师，研究方向为人工智能、计算棚网络方向
更新日期/Last Update: 1900-01-01