【摘 要】
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现有聚类融合算法对混合属性数据进行处理的效果不佳,主要是融合后的结果仍存在一定的分散性。为解决这个问题,提出了一种基于图论的加权聚类融合算法,通过对数据集聚类得到
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,中南大学软件学院,湖南省财政经济学院
【基金项目】
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国家科技支撑项目计划资助项目(2012BAH08B01);湖南省自然科学基金资助项目(12JJ3074)
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现有聚类融合算法对混合属性数据进行处理的效果不佳,主要是融合后的结果仍存在一定的分散性。为解决这个问题,提出了一种基于图论的加权聚类融合算法,通过对数据集聚类得到聚类成员后,利用所设计的融合函数对各个数据对象赋予权重,同时通过设置各个数据对间边的权重来确定数据之间的关系,得到带权最近邻图,再用图论的方法进行聚类。实验表明,该算法的聚类精度和稳定性优于其他聚类融合算法。
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