基于自组织特征映射的聚类集成算法

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关键词：类集成；自组织特征映射；特征空间矩阵；聚类综合质量；属性１
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２１）２８５０１０ —０４（０２－８．４ｏ４
ＣｌｓｅｉｇｅｓｍｂｅｂｓｄＯｅｆｏｇｎｚｎｅｔｒｐｕｔｒｎｅｌａｅｎｓｌ－ｒａｉｉｇｆａｕｅｍａｎ
计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｇ・智能技术・
２１，２）００１（２３
４８８５
基于自组织特征映射的聚类集成算法
谭维，杨燕
（南交通大学信息科学与技术学院，四川成都６０３）西１０１
ＡｂｔａｔＴｒｖｅｃｕｔｒｎｅｆｒｎｅｏａｓｎｌｌｓｅｉｇａｇｒｔｍ，ａｃｕｔｒｇｅｓｍｂｅａｇｒｔａｅｎｓｌｏｇｎ — ｓｒｃ：ｏｉｍｐｏｅｈｌｓｅｇｐｒｏｍａｃｆｉｇｅｃｕｔｒｎｌｏｈｔｉｉｌｓｅｎｎｅｌｌｏｈｂｓｄｏｅｆｒａｉｉｉｍ－ｚｎａｕｅｍａｒｐｓｄＦｒｔ，ｔｅｏｄｎｒａａｅａｓｏｅｔｅｆａｕｅｓａｅｍａｒｘｕｉｇｄｆｅｅｔｌｓｒｎＯｉｇｆｔｒｐｉｐｏｏｅ．ｉｌｈｒｉａｙｄｔｓｔｓｒｎｆｒｄｉｏａｎｗｅｔｒｐｃｔｓｎｉｒｎｕｔｉｇＳ — ｅｓｓｙｉｔｍｎｉｃｅｌｔｎ．Ｔｅｅｏｅ￣ｌｌｓｅｕｌｙｉｃｍｐｔｄｆｒａｈｃｕｔｒｇｓｌｔｎａｅｗｅｇｔｆｈｔｉｕｅｏｅｎｗｅｔｒｐｃｕｉｓｏｈｎｔｖｒｕｔｒｑａｉｏｕｅｃｌｓｅｎｏｕｉｓｔｉｈｅａｔｂｔｆｔｅｆａｕｅｓａｅｈｃｔｓｏｅｉｏｈｏｔｒｈｍａｒ．Ｆｉａｌ，ｔｅｃｎｅｓｓｃｕｔｒｇｒｓｌｉｇｎｒｔｄｂＯＭｅｒｌｅｗｏｋＴｅｅｐｒｎａｅｕｔｈｗａｅｐｏｏｅｔｉｘｎｌｙｈｏｓｎｕｌｓｅｉｅｕｔｓｅｅａｅｙＳｎｎｕａｔｒ．ｈｘｅｍｅｔｌｓｌｓｏｔｔｈｒｐｓｄｎｉｒｓｈｔａｇｒｔａｆｅｔｅｙｉｒｖｈｌｓｅｎｅｆｒａｃｏａｎｔｔｅｌｓｅｎｎｅｌｌｏｔｓａｄｔｅｂｓｓｃｕｔ — ｌｏｈｃｎｅｃｉｌｉｍｖｍｐｏｅｔｅｃｕｔｒｇｐｒｏｉｍｎｅｃｍｐｒｇｗｉｏｈｒｕｔｒｇｅｓｍｂｅａｇｒｈｎａｉｌｓｅｉｈｃｉｉｍｈｒｎｉｇ￣ｇｒｔｅｏｅｃｍｂｎｔｎｏｈｂｆｒｏｉａｉ．ｉｍｏ
摘要：为改善单一聚类算法的聚类性能，出一种基于自组织特征映射（ＯＭ）提Ｓ的聚类集成算法。该算法利用多个具有差异性的聚类成员，将原始数据集转换成一个新的特征空间矩阵；然后计算各个聚类成员的聚类综合质量，并将其作为新特征空间矩阵的属性权重，最后利用ＳＭ神经网络进行集成，Ｏ产生最终的共识聚类结果。实验结果表明，与集成前的基聚类算法和其它聚类集成算法相比，算法能够有效地提高聚类质量该
０引言
聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向，按照它某种给定的相似性度量方式将数据对象切割成类或簇，够能发现数据对象自然分布模式。管目前提出了许多聚类算法尽及其改进算法，在现实中还没有一个算法能够识别出任意但
ＴＡＮｅ，ＹＷｉＡＮＧｎＹａ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｏｃｎｅｎｅｈｏｏｙＳｕｈｅｔｉｔｎｎｖｒｉ，ｈｎｄ１０ＣｉａＳｈｏｆｒｔｎＳｉｃｄｃｎｌｇ，ｏｔｗｓＪｏｏｇｉｓｙＣｅｇｕ６３，ｈｎ）ｏＩｉｅａＴａＵｅｔ１０
Ｋｅｒ：ｃｕｔｒｇｅｓｍｂｅｓｌ－ｒａｉｉｇｆａｕｅｍａ；ｆａｕｅｓａｅｍａｒｘｏｅａｌｌｓｒｑａｉ；ｗｅｇｔｆｈｔｉｕｅｙｗｏｄｓｌｓｅｎｎｅｌ；ｅｆｏｇｎｚｎｔｒｐｉｅｅｔｒｐｃｔ；ｖｒｌｃｕｔｕｌｉｅｙｔｉｈｅａｔｂｔｏｔｒ