Abstract-På grund av sin förmåga att kombinera flera baskluster till en förmodligen bättre och mer robust klusterbildning, har ensembleklusterteknik lockat till sig ökad uppmärksamhet under de senaste åren. Trots den betydande framgången är en begränsning till de flesta av de befintliga ensembleklustringsmetoderna att de i allmänhet behandlar alla baskluster lika oavsett deras tillförlitlighet, vilket gör dem sårbara för baskluster av låg kvalitet. Även om vissa ansträngningar har gjorts för att (globalt) utvärdera och väga basklustren, tenderar dessa metoder att betrakta varje baskluster som en individ och försumma den lokala mångfalden av kluster inom samma baskluster. Det är fortfarande ett öppet problem hur man kan utvärdera klusterens tillförlitlighet och utnyttja den lokala mångfalden i ensemblen för att förbättra samförståndet, utan tillgång till datafunktioner eller specifika antaganden om datadistribution. För att ta itu med detta föreslår vi i detta dokument en ny strategi för ensemblekluster baserad på skattning av ensembledriven klusterosäkerhet och lokal viktningsstrategi. I synnerhet uppskattas osäkerheten i varje kluster genom att man tar hänsyn till klusteretiketterna i hela ensemblen genom ett entropiskt kriterium. En ny ensemble-driven kluster giltighet åtgärd införs, och en lokalt viktad sam-association matris presenteras för att fungera som en sammanfattning för ensemblen av olika kluster. Med den lokala mångfalden i ensembler som utnyttjas föreslås ytterligare två nya konsensusfunktioner. Omfattande experiment på en mängd olika verkliga datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset den senaste tekniken.
Den senaste Locally Weighted Ensemble Clustering metod är en ensemble klustering metod baserad på ensemble-driven kluster osäkerhet uppskattning och lokal viktning sam-association matris strategi; det tillämpar två nya konsensusfunktioner för att konstruera de slutliga partitionerna REF ).
Locally Weighted Ensemble Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics, 2018, vol.48, no.5, pp.1460-1473', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}