| 一种基于二部图谱划分的聚类集成方法 |
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| 作者姓名： | 徐森 皋军 徐秀芳 花小朋 徐静 安晶 |
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| 作者单位： | 盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224001,盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224001;江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江南大学,江苏无锡214122,盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224001,盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224001,盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224001,盐城工学院信息工程学院,江苏盐城224001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61375001);江苏省自然科学基金项目(BK20151299);江苏省333工程项目;江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB520050);江苏省媒体设计与软件技术重点实验室开放课题项目(18ST0201). |
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| 摘 要： | 将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.
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| 关 键 词： | 机器学习 聚类分析 二部图模型 聚类集成 谱聚类算法 |
| 收稿时间： | 2017-07-27 |
| 修稿时间： | 2018-04-10 |
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