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基于样本对加权共协关系矩阵的聚类集成算法

【作者】王彤 魏巍 王锋

【关键词】 聚类; 聚类集成; 共协矩阵; 加权策略;

摘要聚类集成的目标是通过集成多个聚类结果来提高聚类算法的稳定性、鲁棒性以及精度.近些年,聚类集成受到了越来越多的关注.现有的集成聚类通常平等地对待所有基聚类,而不考虑它们的重要度.虽然学者们已经在这一方面做出了一些努力,例如使用加权策略来改进共协关系矩阵,但无论是给基聚类加权还是对类重要度评价时都忽略了样本对于其所在类贡献的差异.为此,提出了基于样本对加权共协关系矩阵的聚类集成算法,该算法利用k-means算法产生多个基聚类结果,然后对于其中的每个类再利用k-means算法产生多个小类,并计算去掉样本对所在的小类后类的不确定性变化的程度来评价该样本对的重要度,最后通过层次聚类算法得到聚类结果 .在六个UCI数据集上的实验结果表明,基于样本对加权共协关系矩阵的聚类集成算法的性能优于三种经典的基于共协关系矩阵的聚类集成算法. 

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