| 一种基于互信息的模糊聚类集成算法 |
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| 引用本文： | 高琰,谷士文,唐琎,蔡自兴.一种基于互信息的模糊聚类集成算法[J].小型微型计算机系统,2007,28(6):1068-1071. |
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| 作者姓名： | 高琰 谷士文 唐琎 蔡自兴 |
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| 作者单位： | 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075 |
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| 摘 要： | 聚类集成是机器学习中的新问题．它是利用同一数据集的多个聚类划分集成在一起，以提高聚类分析的性能．如何发现从多个划分中得到“consensus clustering”是一个很困难的问题．很多学者对此作了研究．本文提出了一种基于互信息的模糊聚类集成算法．该算法主要扩展了Strehl ＆ Ghosh提出的基于互信息的聚类集成目标函数，将其应用到模糊划分的集成，同时利用类似于信息瓶颈聚类的算法进行求解．实验结果表明，在4个UCI的数据集上，基于互信息的聚类集成能获得良好的性能．
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| 关 键 词： | 聚类集成 互信息 信息瓶颈 |
| 文章编号： | 1000-1220（2007）06-1068-04 |
| 修稿时间： | 2006-03-23 |
Fuzzy Clustering Ensemble Based on Mutual Information |
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| GAO Yan,GU Shi-wen,TANG Jin,CAI Zi-xing.Fuzzy Clustering Ensemble Based on Mutual Information[J].Mini-micro Systems,2007,28(6):1068-1071. |
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| Authors: | GAO Yan GU Shi-wen TANG Jin CAI Zi-xing |
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| Affiliation: | College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | clustering ensemble mutual information information bottleneck |
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