Abstrakt. Många stabilitetsåtgärder, såsom Normalized Mutual Information (NMI), har föreslagits för att validera en uppsättning partitioner. Det är mycket möjligt att en uppsättning partitioner kan innehålla en (eller flera) högkvalitativa kluster men fortfarande bedöms en dålig kluster genom en stabilitetsåtgärd, och som ett resultat, är helt försummad. Inspirerad av utvärderingsmetoder som mäter effekten av en uppsättning partitioner har forskare försökt definiera nya åtgärder för att utvärdera ett kluster. Hittills har de åtgärder som fastställts för att bedöma ett kluster helt och hållet grundats på den välkända NMI-åtgärden. Nackdelen med detta allmänt använda tillvägagångssätt diskuteras i detta dokument, varefter ett nytt asymmetriskt kriterium, kallat Alizadeh-ParvinMoshki-Minaei-kriteriet (APMM), föreslås för att bedöma sambandet mellan ett kluster och en uppsättning uppdelningar. Genom APMM-kriteriet övervinns bristen i den konventionella NMI-åtgärden. Vi föreslår också ett klusterensembleramverk som införlivar APMM:s kapacitet för att hitta de bäst presterande klusteren. Ramverket använder genomsnittlig APMM (AAPMM) som ett fitnessmått för att välja ett antal kluster istället för att använda alla resultat. Varje kluster som uppfyller en fördefinierad tröskel för den nämnda åtgärden väljs ut för att delta i en elitensemble. För att kombinera de valda klusteren används en samassociationsmatrisbaserad konsensusfunktion (genom vilken uppsättning resulterande partitioner erhålls). Eftersom Evidence Ackumulation Clustering (EAC) inte kan härleda co-association matris från en delmängd av kluster, en ny EAC-baserad metod, kallad Extended EAC (EEAC), används för att konstruera co-association matris från den valda delmängd av kluster. Empiriska studier visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar andra klusterensembler.
Dessutom föreslog Alizadeh en urvalsmekanism för klusterensembler genom att använda en ny klusterstabilitetsåtgärd som kallades Alizadeh-Parvin-Moshki-Minaei-kriterium (APMM) REF.
Cluster ensemble selection based on a new cluster stability measure
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}