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| 基于理想点的星型高阶联合聚类一致融合策略 | |
| 引用本文： | 黄少滨,杨欣欣,吕天阳,郑纬民.基于理想点的星型高阶联合聚类一致融合策略[J].计算机学报,2015(7). |
| 作者姓名： | 黄少滨 杨欣欣 吕天阳 郑纬民 |
| 作者单位： | 1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001 2. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001; 中华人民共和国审计署审计科研所 北京 100086; 清华大学计算机科学与技术系 北京 100084 3. 清华大学计算机科学与技术系 北京 100084 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家科技支撑计划，博士后科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
| 摘 要： | 高阶联合聚类一般被转化为多对二阶联合聚类结果的一致融合问题，将多个二阶聚类目标函数的加权线性组合作为高阶联合聚类的目标函数，通过交替迭代方法得到聚类结果。然而，现有算法仍根据专家经验预设权值，自动的确定线性组合的最优权值仍是一个经典难题。文中针对星型高阶异构数据，提出一种基于理想点的自动确定权值的一致融合策略，将各二阶聚类目标函数的最优值构成的空间中的点称为理想点。通过将二阶聚类结果与其理想结果间的相对距离作为聚类质量的度量标准，解决了各二阶聚类质量不可公度的问题，最终使得高阶聚类目标函数与理想点的相对距离最小。基于理想点的方法能够解决多种星型高阶联合聚类算法的一致融合问题，因此具有一定的普适性。实验结果表明该方法有效地提高了5种经典高阶聚类算法的效果。 |
| 关 键 词： | 异构数据 高阶联合聚类 理想点 一致融合 |
Research on Consistent Ensemble of Star-Structure High-Order Co-Clustering Based on Ideal Point |
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| HUANG Shao-Bin,YANG Xin-Xin,LV Tian-Yang,ZHENG Wei-Min.Research on Consistent Ensemble of Star-Structure High-Order Co-Clustering Based on Ideal Point[J].Chinese Journal of Computers,2015(7). | |
| Authors: | HUANG Shao-Bin YANG Xin-Xin LV Tian-Yang ZHENG Wei-Min |
| Abstract: | |
| Keywords: | heterogeneous data high-order co-clustering ideal point consistent ensemble |
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