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基于数学形态学的聚类集成算法
引用本文:罗会兰,危辉.基于数学形态学的聚类集成算法[J].计算机科学,2010,37(8):214-218.
作者姓名:罗会兰  危辉
作者单位:1. 复旦大学智能信息处理重点实验室,上海200433;江西理工大学信息工程学院,赣州341000
2. 复旦大学智能信息处理重点实验室,上海,200433
基金项目:国家973项目,国家自然科学基金,上海科技发展基金,上海市智能信息处理重点实验室开放课题 
摘    要:提出了基于数学形态学的聚类集成算法CEOMM.它利用不同的结构元素的探针作用,对不同的结构元素探测出来的簇核心图进行集成,在集成所得到的簇核心基础上聚类.实验结果表明,算法CEOMM对有复杂类形状的数据集进行聚类时,效果比传统聚类算法更好,且能确定聚类数.而且由于采用了不同的结构元素进行探测,对于由不同形状的类构成的数据集其聚类效果很理想.

关 键 词:聚类集成  数学形态学  结构元素
收稿时间:9/4/2009 12:00:00 AM
修稿时间:2009/12/7 0:00:00

Clustering Ensemble Algorithm Based on Mathematical Morphology
LUO Hui-lan,WEI Hui.Clustering Ensemble Algorithm Based on Mathematical Morphology[J].Computer Science,2010,37(8):214-218.
Authors:LUO Hui-lan  WEI Hui
Affiliation:(Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Fudan University,Shanghai 200433,China);(School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)
Abstract:In this paper, a clustering ensemble algorithm named CEOMM was proposed, which combines multiple clustering cores explored by different structure elements to get a desirable and correct clustering core of a data set, And then CEOMM gets the clustering of the data set based on the ensemble clustering core. Experimental results demonstrate CEOMM can cluster data with complex cluster shapes better than the classical clustering algorithms, and it can also find an optimal number of clusters. Moreover,CEOMM can discover overlapping clusters with different arbitrary shapes,because it uses different structure elements.
Keywords:Clustering ensemble  Mathematical morphology  Structure elements
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