| 基于多扰动的局部自适应软子空间聚类融合算法 |
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| 引用本文： | 王丽娟,郝志峰,蔡瑞初,温雯.基于多扰动的局部自适应软子空间聚类融合算法[J].计算机科学,2014,41(2):240-244. |
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| 作者姓名： | 王丽娟 郝志峰 蔡瑞初 温雯 |
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| 作者单位： | 华南理工大学计算机科学与工程学院 广州510006;华南理工大学计算机科学与工程学院 广州510006;广东工业大学计算机学院 广州510006;广东工业大学计算机学院 广州510006 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61070033,8,61202269),广东省自然科学基金(S2011040004804),广东省科技计划项目(2010B050400011),软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2011B19),广东高校优秀青年创新人才培育项目(LYM11060),广州市科技计划项目(12C42111607,1),番禺区科技计划项目(2012-Z-03-67)资助 |
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| 摘 要： | 提出基于随机初始化、参数扰动和特征子集映射的多扰动的局部自适应软子空间聚类(LAC)融合算法(MLACE)。MLACE具有以下特点:(i)多扰动融合:从初始化、参数和特征子集等不同侧面,探测数据内部结构,使之相互融合,从而达到改善聚类正确性的目的;(ii)融合信息提升:根据LAC算法输出的子空间权重矩阵,定义数据属于每一类的概率,形成提升的融合信息;(iii)融合一致性函数改进:融合信息的形式由0/1二值信息转换成0,1]实值信息,因此,一致性函数采用了性能较优的实数值融合算法Fast global K-means来进一步改善融合正确性。实验选取2个仿真数据库和5个UCI数据库测试MLACE的聚类正确性,实验结果表明,MLACE聚类正确性优于K-means、LAC、基于参数扰动LAC融合算法(P-MLACE)。
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| 关 键 词： | 聚类融合 软子空间聚类 局部自适应软子空间聚类 多扰动 |
| 收稿时间： | 4/8/2013 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2013/10/14 0:00:00 |
Multiple Local Adaptive Soft Subspace Clustering Ensemble Based on Multimodal Perturbation |
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| WANG Li-juan,HAO Zhi-feng,CAI Rui-chu and WEN Wen.Multiple Local Adaptive Soft Subspace Clustering Ensemble Based on Multimodal Perturbation[J].Computer Science,2014,41(2):240-244. |
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| Authors: | WANG Li-juan HAO Zhi-feng CAI Rui-chu and WEN Wen |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510006,China;School of Computer Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510006,China;Faculty of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China;Faculty of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Clustering ensemble Soft subspace clustering Local adaptive soft subspace clustering Multimodal perturbation |
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