Klusterensemblen har framträtt som en framträdande metod för att förbättra robusthet, stabilitet och noggrannhet hos oövervakade klassificeringslösningar. Den kombinerar flera partitioner som genereras av olika klusteralgoritmer till en enda klusterlösning. Genetiska algoritmer är kända som metoder med hög förmåga att lösa optimeringsproblem inklusive klusterbildning. Hittills har betydande framsteg gjorts för att hitta samförståndskluster som kommer att ge bättre resultat än befintliga kluster. I detta dokument presenteras en undersökning av genetiska algoritmer som utformats för att samla ensembler. Det börjar med att man introducerar klusterensembler och klusteralgoritmer för ensembler. Därefter beskrivs i detta dokument ett antal föreslagna genstyrda klusteralgoritmer, särskilt genotyper, fitnessfunktioner och genetiska operationer. Därefter jämförs klusteraccuracies bland de genstyrda ensemblealgoritmerna. I denna uppsats dras slutsatsen att användningen av genetiska algoritmer i klusterensemble förbättrar klusternoggrannheten och tar upp öppna frågor som är föremål för framtida forskning.
I REF presenteras exempelvis en kartläggning av genetiska algoritmer utformade för klusterensembler, genotyper, fitnessfunktioner och genetiska operationer och drar slutsatsen att användningen av genetiska algoritmer i klusterensemble förbättrar klusternoggrannheten.
A review: accuracy optimization in clustering ensembles using genetic algorithms
{'venue': 'Artificial Intelligence Review', 'journal': 'Artificial Intelligence Review', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}