Forskningen introducerar en ny strategi för val av klusterensemble genom att använda oberoende och mångfaldsmått. Under de senaste åren har Mångfald och kvalitet, som är två mått i utvärderingsförfarandet, använts för att välja ut grundläggande klusterresultat i valet av klusterensemble. Även om kvalitet kan förbättra slutresultatet i klusterensemblen, kan den inte kontrollera förfarandena för att generera grundläggande resultat, vilket orsakar en lucka i förutsägelsen av de genererade grundläggande resultatens noggrannhet. I stället för kvalitet införs självständighet som en kompletterande metod som ska användas i samband med mångfald. Därför använder detta papper en heuristisk metrisk, som är baserad på förfarandet för att konvertera kod till graf i Software Testing, för att beräkna oberoendet av två grundläggande kluster algoritmer. Dessutom introduceras ett nytt modellspråk, som vi kallade "Clustering Algorithms Independency Language" (CAIL), för att skapa grafer som skildrar oberoende av algoritmer. Uniformitet, som är ett nytt likhetsmått, har också införts för att utvärdera mångfalden av grundläggande resultat. Som referens visar våra experimentella resultat på olika standarddatauppsättningar att det föreslagna ramverket förbättrar noggrannheten i slutresultaten dramatiskt jämfört med andra klusterensemblemetoder.
Oberoendet utvärderas av ett nytt modellspråk kallat CAIL och mångfald utvärderas av APMM REF.
A new selection strategy for selective cluster ensemble based on Diversity and Independency
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}