聚類集成算法研究.pdf

1、聚類集成方法通過綜合使用基聚類成員的不同版本來實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督的分類任務(wù)。集成技術(shù)主要通過兩個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)，一是產(chǎn)生高質(zhì)量的基聚類成員集體，二是設(shè)計(jì)高效的共識策略。近幾年，由于聚類集成技術(shù)在處理數(shù)據(jù)分類方面的優(yōu)勢，其漸漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)的熱點(diǎn)。
　　本文研究采用遺傳算法作為共識策略，針對下面兩個(gè)方面進(jìn)行了設(shè)計(jì)和改進(jìn)：
　　首先，考慮到模糊聚類算法能夠發(fā)現(xiàn)比硬聚類算法更豐富的分類信息且模糊聚類算法的靈活性較好，因此本文采用了模糊聚類算法作為

2、遺傳共識策略中的基聚類器。此外，又考慮到聚類集成概念下遺傳共識策略設(shè)計(jì)的不完善性和收斂速度慢狀況，又引入了自適應(yīng)因子，從而提高了集成的速度。綜上，提出了一種新的遺傳共識集成方法。
　　其次，基于互信息的遺傳共識函數(shù)是種群進(jìn)化的引領(lǐng)器，而基聚類成員是共識函數(shù)中的關(guān)鍵參數(shù)，多樣性的、高質(zhì)量的聚類成員有助于得到較好的融合結(jié)果。所以為了進(jìn)一步探索穩(wěn)健性、魯棒性和平均性能更好的集成結(jié)果，也為了使基于遺傳共識的聚類融合算法適用性更廣，本文引入