[发明专利]基于优化簇相关矩阵的聚类融合方法

摘要

本发明公开了基于优化簇相关矩阵的聚类融合方法，主要针对一般二进制簇相关矩阵的稀疏性和离散性特点，对矩阵进行优化。从得到的M个聚类成员出发，计算聚类成员间簇与簇的关系、聚类成员内簇与簇的关系和簇的稳定度，用数据所在簇与其它簇的关系代表数据出现在其它簇的概率，改善二进制簇相关矩阵的离散性和稀疏性，减少0值的出现，同时加入簇的稳定度，对基本的二进制簇相关矩阵进行优化，从而更好的利用聚类成员的特征，提高聚类融合的准确度和精度。

主权项

基于优化簇相关矩阵的聚类融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)，用K‑means算法对有N个D维特征数据的集合XND进行M次聚类，最终得到M个有差异的聚类成员；步骤2)，考虑步骤1)得到的M个聚类成员，计算聚类成员间簇与簇的关系Rter和聚类成员内簇与簇的关系Rtra，创建簇相关矩阵CA，计算簇的稳定度S；步骤3)，根据步骤2)得到的簇相关矩阵CA和簇的稳定度S，考虑数据xt落在簇Cmi的概率，根据公式RA(xt,Cmi)＝CA(xt,Cmi)×S(Cmi)构造优化簇相关矩阵RA；步骤4)，根据步骤3)得到的优化簇相关矩阵RA，对RA应用多路谱聚类算法：根据优化簇相关矩阵RA，求出对角矩阵D、拉普拉斯矩阵L、L的特征值和与其相对应的特征向量；使用前T个最大特征值对应的特征向量构造新的数据集合UNT，并建立与原始数据集合的对应关系；然后用K‑means对UNT进行聚类。