Abstrakt. Med tanke på en godtycklig datauppsättning, till vilken ingen särskild parametrisk, statistisk eller geometrisk struktur kan antas, kommer olika klusteralgoritmer i allmänhet att producera olika datapartitioner. I själva verket kan flera partitioner också erhållas genom att använda en enda kluster algoritm på grund av beroenden på initiering eller valet av värdet av någon konstruktionsparameter. Detta dokument tar upp problemet med att hitta konsekventa kluster i datapartitioner och föreslår en analys av de vanligaste föreningarna som genomförs i ett majoritetssystem. Kombination av klusterresultat utförs genom att omvandla datapartitioner till en samassociationsprovmatris, som kartlägger sammanhängande associationer. Denna matris används sedan för att extrahera de underliggande konsekventa kluster. Den föreslagna metoden utvärderas i samband med k-means clustring, en ny klusteralgoritm -voting-k-means, som presenteras. Exempel, med hjälp av både simulerade och verkliga data, visar hur denna majoritet röstkombination system samtidigt hanterar problemen med att välja antalet kluster, och beroende av initiering. Dessutom är resulterande kluster inte begränsade till att vara hypersfäriskt formade.
Fred REF föreslog att olika klusterresultat skulle sammanfattas i en samassociationsmatris.
Finding Consistent Clusters in Data Partitions
{'venue': 'Multiple Classifier Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}