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公开(公告)号：CN106650772A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610877582.0
申请日：2016-10-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/6288
Abstract: 本发明提供了基于增量成员选择和改进共协矩阵的聚类融合方法，涉及数据挖掘领域。本发明首先对数据集进行M次有差异的聚类，得到M个划分；接着基于误差平方和、局部成本函数，考虑每个划分对于最终聚类结果的贡献，增量选择W个融合成员；对于增量选择的W个融合成员，根据划分之间的关系，考虑两个数据点同时出现在一个簇的概率和簇的稳定性，构造改进的共协矩阵；将改进的共协矩阵用于标准割算法得到最终聚类结果。本发明将减少原来聚类融合算法的工作量，筛除对于最终聚类结果影响较小的融合成员，同时提高聚类融合的准确度和精度。
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