| 基于添加人工数据的高差异性聚类集体生成方法 |
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| 引用本文： | 罗会兰,孔繁胜,李一啸.基于添加人工数据的高差异性聚类集体生成方法[J].模式识别与人工智能,2008,21(5). |
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| 作者姓名： | 罗会兰 孔繁胜 李一啸 |
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| 作者单位： | 1. 江西理工大学,信息工程学院,赣州,341000
2. 浙江大学,人工智能研究所,杭州,310027 |
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| 摘 要： | 集体差异性被认为是集成学习中的一个关键因素,在聚类集成的研究中,生成聚类集体的方法有许多种,但就专门致力于生成高差异性聚类集体的方法研究较少,基于此,本文提出生成高差异性聚类集体的方法CEAN和ICEAN,在算法中通过引入人工数据来增加聚类集体的差异性,用实验比较了CEAN和ICEAN与文献中出现的常用聚类集体生成方法,实验表明CEAN和ICEAN确实能增加生成集体的差异性,从而在相似平均集体成员准确度情况下使得聚类集成的效果更好.
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| 关 键 词： | 聚类集成 集体差异性 人工数据 |
Clustering Ensemble with High Diversity Based on Adding Artificial Data |
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| LUO Hui-Lan,KONG Fan-Sheng,LI Yi-Xiao.Clustering Ensemble with High Diversity Based on Adding Artificial Data[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2008,21(5). |
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| Authors: | LUO Hui-Lan KONG Fan-Sheng LI Yi-Xiao |
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