【摘 要】
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当前流行的聚类集成算法无法依据不同数据集的不同特点给出恰当的处理方案,为此提出一种新的基于数据集特点的增强聚类集成算法,该算法由基聚类器的生成、基聚类器的选择与共
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,山东经贸职业学院科学与人文学院
【基金项目】
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山东省企业培训与职工教育课题资助项目(2012-277);潍坊市社科规划重点课题资助项目(潍社科学术委发[2011]2号);山东省高校人文社科研究计划项目(J08WG71)
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当前流行的聚类集成算法无法依据不同数据集的不同特点给出恰当的处理方案,为此提出一种新的基于数据集特点的增强聚类集成算法,该算法由基聚类器的生成、基聚类器的选择与共识函数构成。该算法依据数据集的特点,通过启发式方法,选出合适的基聚类器,构建最终的基聚类器集合,并产生最终聚类结果。实验中,对ecoli,leukaemia与Vehicle三个基准数据集进行了聚类,所提出算法的聚类误差分别是0.014,0.489,0.479,同基于Bagging的结构化集成（BSEA）、异构聚类集成（HCE）和基于聚类的集成分类
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