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基于分形维数的选择性聚类融合算法

吴晓璇  倪志伟  倪丽萍  
【摘要】:选择性聚类融合可以消除劣质聚类成员的干扰,相对于聚类融合可以产生更好的聚类结果。目前,现有的一些选择性聚类融合算法采用的选择策略不能很好地兼顾聚类成员的质量和多样性,并且算法对于初始聚类的结果准确性有待进一步的提高。针对这两方面原因,本文提出了一种新的选择性聚类融合算法,利用基于分形维数的聚类算法实现增量式聚类;再利用基于参照成员的选择策略选取部分优质聚类成员,兼顾了聚类成员的质量和多样性;最后利用加权共协聚类实现融合,获得最终聚类结果。通过对比实验来验证本文算法的有效性;相比于其它聚类算法,聚类结果的准确性得到提高。

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