[发明专利]一种基于数据稳定性的选择性聚类集成方法在审
| 申请号： | 201810181682.9 | 申请日： | 2018-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN108573274A | 公开（公告）日： | 2018-09-25 |
| 发明（设计）人： | 余志文;黄炜杰 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据稳定性的选择性聚类集成方法，包括步骤：1)输入数据集并进行预处理；2)对数据集进行聚类结果集合生成；3)进行聚类结果筛选，得到聚类子集；4)进行样本划分，把数据集划分为稳定子集及不稳定子集；5)制定基于稳定子集及不稳定子集的目标函数，进一步筛选聚类子集；6)融合最终聚类子集，得到聚类结果。较于传统方法，本发明有以下创新点：多视角聚类，增强多样性；自动筛选合适聚类算法，避免数据假设不符合问题；设计基于数据稳定性的目标函数，具有很强的自适应性；通过指标提升程度控制多目标遗传算法收敛方向，提高收敛速度及准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 子集 聚类 数据稳定性 聚类结果 目标函数 数据集 收敛 多目标遗传算法 预处理 筛选 输入数据集 程度控制 集合生成 聚类算法 数据假设 自动筛选 自适应性 多视角 样本 多样性 融合 制定 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据稳定性的选择性聚类集成方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入测试数据集，并对其进行预处理；2)结合基础聚类算法及特征子空间技术对测试数据集进行初始聚类结果集合生成；3)对初始聚类结果集合进行算法级结果筛选，得到初步聚类结果子集；4)利用初步聚类结果子集进行样本划分，把测试数据集划分为稳定子集及不稳定子集；5)制定基于稳定子集及不稳定子集的目标函数，根据初步聚类结果子集得到聚类结果选择器集合；6)融合由聚类结果选择器集合构成的最终聚类结果子集，得到最终聚类结果。
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