基于互信息和分形维数相结合的选择性聚类融合算法研究

摘要：

针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰，以及聚类准确性不高等问题，提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法。该算法实现增量式聚类，能够发现任意形状的聚类。通过基于互信息计算权值的选择策略，选取部分优质聚类成员，再利用加权共协矩阵实现融合，获得最终的聚类结果。实验证明，与传统聚类融合算法相比，该算法提高了聚类质量，具有较好的扩展性。

关键词：选择性聚类融合、分形维数、互信息、选择策略、共协矩阵

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;安徽省高等学校人文社会科学重点研究基地项目

在线出版日期：2015-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：847-855