Abstrakt. Co-association-matrisen (CA) introducerades tidigare för att kombinera flera partitioner. I detta papper analyserar vi CA-matrisen, och adresserar dess skillnad från likhetsmatrisen med Euclidean avstånd. Vi undersöker också hur man hittar en riktig och bättre algoritm för att få den slutliga partitionen med hjälp av CA-matrisen. För att få mer robusta och rimliga klusterresultat föreslås en ny hierarkisk klusteralgoritm genom att utveckla ett nytt koncept med normaliserade kanter för att mäta likheten mellan kluster. De experimentella resultaten av det föreslagna tillvägagångssättet jämförs med resultaten från några enstaka körningar av välkända klusteralgoritmer och andra ensemblemetoder och jämförelsen visar tydligt hur effektiv vår algoritm är.
Begreppet normaliserade kanter införs i REF för att mäta likheten mellan kluster.
Clustering Ensembles Based on Normalized Edges ⋆
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}