Abstract-The visity of crowds (WOCs), som en teori i samhällsvetenskapen, får ett nytt paradigm inom datavetenskap. WOC-teorin förklarar att det samlade beslut som fattas av en grupp ofta är bättre än de enskilda medlemmarnas beslut om särskilda villkor är uppfyllda. Denna uppsats presenterar en ny ram för oövervakad och halvövervakad klusterensemble genom att utnyttja WOC-teorin. Vi använder fyra villkor i WOC-teorin, d.v.s. mångfald, oberoende, decentralisering och aggregering, för att vägleda både konstruktion av individuella klusterresultat och slutlig kombination för klusterensemble. För det första, oberoende kriterium, som ett nytt karteringssystem på rådata uppsättningen, tar bort korrelationen mellan funktioner på vår föreslagna metod. Därefter genererar decentralisering som en ny mekanism högkvalitativa individuella klusterresultat. Därefter, enhetlighet som en ny mångfald metrisk utvärderar de genererade kluster resultaten. Dessutom föreslås en vägd metod för ackumulering av bevis för den slutliga aggregationen utan att använda ett tröskelförfarande. Experimentell undersökning av olika datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår bättre resultat än de senaste metoderna. Index Terms-Cluster ensemble, parvis begränsningar, halvövervakad klusterbildning, visdomen av folkmassor (WOCs).
Yousefnezhad m.fl. REF antar visdomen av skaror som mångfald, oberoenden, decentralisering och aggregering för att förbättra klusterensemblen.
WoCE: A framework for Clustering Ensemble by Exploiting the Wisdom of Crowds Theory
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}