Abstract-Även om många framgångsrika ensemble klustering metoder har utvecklats under de senaste åren, finns det fortfarande två begränsningar för de flesta av de befintliga tillvägagångssätten. För det första förbiser de oftast frågan om osäkra kopplingar, vilket kan vilseleda den övergripande konsensusprocessen. För det andra saknar de i allmänhet förmågan att införliva global information för att förfina de lokala länkarna. För att ta itu med dessa två begränsningar föreslår vi i detta dokument en ny ensembleklustringsmetod baserad på gles grafrepresentation och sannolikhetsbanaanalys. I synnerhet presenterar vi eliten grann urval strategi för att identifiera osäkra länkar genom lokalt adaptiva tröskelvärden och bygga en gles graf med ett litet antal förmodligen tillförlitliga länkar. Vi hävdar att ett litet antal förmodligen tillförlitliga länkar kan leda till betydligt bättre konsensus resultat än att använda alla graflänkar oavsett deras tillförlitlighet. Den slumpmässiga gångprocessen drivs av en ny övergångssannolikhetsmatris används för att utforska den globala informationen i grafen. Vi härleder en ny och tät likhetsmått från den glesa grafen genom att analysera sannolikheten banor av slumpmässiga vandrare, baserat på vilka två konsensus funktioner ytterligare föreslås. Experimentella resultat på flera verkliga datauppsättningar visar effektiviteten och effektiviteten i vår strategi.
Huang m.fl. REF behandlade ensembleklustret med sparse graf representation och slumpmässig gångbana analys, och presenterade sannolikhetsbana baserad graf partitionering (PTGP) metod.
Robust Ensemble Clustering Using Probability Trajectories
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2016, vol.28, no.5, pp.1312-1326', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}