【摘 要】
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在分类算法和回归模型中,正广泛而且成功地使用着融合方法,该方法能克服分类、回归中的不稳定性,并给出较好的结果.在非监督机器学习领域,由于缺乏数据集的先验知识,所以分类
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在分类算法和回归模型中,正广泛而且成功地使用着融合方法,该方法能克服分类、回归中的不稳定性,并给出较好的结果.在非监督机器学习领域,由于缺乏数据集的先验知识,所以分类和回归中的融合方法就不能直接用于聚类算法,这导致了该领域中对融合方法研究的起步较晚;近几年的研究和实验表明,聚类融合方法能很好地提高聚类算法的鲁棒性和稳定性.对近年来聚类融合的方法进行了综述,阐述了近年来对聚类融合方法进行研究的主要内容与特点,并讨论了聚类融合方法的研究方向.
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