【摘 要】
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本文针对一种比较常见的星状结构的三种异质对象联合聚类问题进行了系统的研究，严格地分析了以往聚类算法在处理这类问题时遇到的严重挑战，并且创造性地提出了用来解决此类问题
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本文针对一种比较常见的星状结构的三种异质对象联合聚类问题进行了系统的研究，严格地分析了以往聚类算法在处理这类问题时遇到的严重挑战，并且创造性地提出了用来解决此类问题的相容二部图分解思想。在此思想基础上，我们先后设计了一种基于广义奇异值分解的算法、一种基于组合目标函数优化的算法以及一种基于信息论的算法，并在不同领域的数据集上测试了这些算法的性能和效率。实验结果表明，我们提出的相容思想是切实可行的，而且这三种算法的性能也都优于传统的聚类算法，其中的基于信息论的算法更是一种可以用来解决大规模联合聚类问题的高效率高精度的解决方案。这三种算法形成了一套相对完整的解决异质对象联合聚类问题的体系，可以应用到很多领域里出现的这类问题中去。
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