Klustret ensemble teknik syftar till att kombinera flera kluster i en förmodligen bättre och mer robust kluster och har fått en ökande uppmärksamhet under de senaste åren. Det finns i huvudsak två aspekter av begränsningar i de befintliga modellerna för klustergruppering. För det första saknar många metoder förmågan att väga basklustren utan tillgång till de ursprungliga uppgifterna och kan påverkas avsevärt av den låga kvaliteten, eller till och med sjuka kluster. För det andra fokuserar de i allmänhet på instansnivå eller klusternivå i ensemblesystemet och lyckas inte integrera multigranularitetssignaler i en enhetlig modell. För att komma till rätta med dessa två begränsningar föreslås i detta dokument att problemet med klusterensemblen ska lösas genom crowd agreement estimation och multigranularity link analysis. Vi presenterar det normaliserade crowd agreement index (NCAI) för att utvärdera kvaliteten på baskluster på ett oövervakat sätt och därmed vikta baskluster i enlighet med deras kluster validitet. För att utforska relationen mellan kluster, källan medveten tredubbla (SACT) likhet införs med avseende på deras gemensamma grannar och källans tillförlitlighet. Baserat på NCI och multigranularity information som samlats in bland baskluster, kluster, och data fall, vi ytterligare * Motsvarande författare. Nuvarande adress: School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou Higher Education Mega Center, Panyu District, Guangzhou, Guangdong, 510006, P. R. China. föreslå två nya konsensusfunktioner, så kallad viktad konclusionskluster (WEAC) och grafpartitionering med multigranularity link analyse (GP-MGLA). Experimenten utförs på åtta verkliga datauppsättningar. De experimentella resultaten visar att de föreslagna metoderna är effektiva och robusta.
Huang m.fl. REF föreslog att basklustren skulle utvärderas och vägas baserat på det normaliserade crowd agreement indexet (NCAI).
Combining Multiple Clusterings via Crowd Agreement Estimation and Multi-Granularity Link Analysis
{'venue': 'Neurocomputing, 2015, vol.170, pp.240-250', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}