基于偏好一致性的群体聚类算法

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提出了成员与成员集的相似度概念,证明与分析了一些有用的命题和推论,给出了一个保持聚集一致性的成员与聚集相聚的充分必要条件,描述了一个群体聚类的启发式迭代算法。实例测试表明,提出的算法有较好的聚类性能和较低的一致性偏差指标。
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