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随着信息结构的日益复杂,单种聚类算法已经无法满足需求,集成聚类便发挥了巨大的作用。对于不同的划分,当前集成聚类算法都将其视为整体,其过程中会有信息损失。利用局部一致的特性,局部一致性集成聚类算法在非负矩阵分解的框架下得以产生。实验结果表明了该方法的有效性。
局部一致性集成聚类算法研究
【摘 要】
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随着信息结构的日益复杂,单种聚类算法已经无法满足需求,集成聚类便发挥了巨大的作用。对于不同的划分,当前集成聚类算法都将其视为整体,其过程中会有信息损失。利用局部一致的特性,局部一致性集成聚类算法在非负矩阵分解的框架下得以产生。实验结果表明了该方法的有效性。
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海智能信息处理重点实验室
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2014年09期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60903076）.
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