聚类融合算法研究

摘要：

聚类是发现数据分布和隐含模式的一项重要技术,但单一聚类算法却很难达到预期的效果.在缺乏样本集先验知识的前提下,目前的分类融合技术很难应用到聚类技术中,导致聚类融合技术起步很晚.近几年的研究发现,聚类融合方法对提高聚类算法的稳定性和高效性发挥了重要的作用.文中对近年来聚类融合的方法和国内外研究现状进行了简单综述,并且以基于投票的聚类融合算法为例,实验证明了其比单一聚类算法的优越性,展望了聚类融合算法的未来.

关键词：聚类、融合技术、差异度、投票

所属期刊栏目：20

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学重点资助项目K12007A051

在线出版日期：2010-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-108,113