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基于先验信息和谱分析的聚类融合算法


  摘 要:在聚类过程中利用先验信息能显著提高聚类算法的性能,但已存在的聚类融合算法很少考虑到数据集的先验信息。基于先验信息和谱分析,提出一种聚类融合算法,将成对限制信息引入到谱聚类算法中,用受限的谱聚类算法产生聚类成员,再采用基于互联合矩阵的集成方法生成最后的聚类结果。实验结果表明,利用先验信息能有效提高聚类的效果。

  关键词:聚类融合; 先验信息; 成对限制; 谱聚类

  中图分类号:TP181; TP301.6文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)06-2103-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.06.031

  Clustering ensemble algorithm based on prior knowledge and spectral analysis

  HOU Juan1, FEI Yaoping1, HU Xiaoxia2, LI Juerun2

  (1.College of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410075, China; 2.Jiangsu LSYW System Integration Co.Ltd., Wuxi Jiangsu 214001, China)

  Abstract:The prior knowledge can improve clustering performance, but few of clustering ensemble algorithms consider the prior knowledge of the datasets. This paper proposed a clustering ensemble algorithm based on prior knowledge and spectral analysis. It incorporated the pairwise constraints into the spectral clustering algorithm to generate clustering members. And obtained the final result by using the combining method of coassociation matrix. The experimental results demonstrate that the proposed method can efficiently improve the clustering performance.

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